The CLIP module clip provides the following methods: clip.available_models() Returns the names of the available CLIP models. clip.load(name, device=..., jit=False) 返回模型和模型所需的TorchVision转换,由’ clip.available_models() ‘返回的模型名指定。它将根据需要下载模型。’ name '参数也可以...
CLIP可以用自然语言来处理图像,这使得它更加灵活和通用。例如,CLIP可以用任何语言来分类图像,只要给出相应的标签;CLIP也可以用任何风格和语气来生成文本描述,只要给出相应的模板。 CLIP可以跨越多个视觉和语言任务,这使得它更加强大和高效。例如,CLIP可以用同一个模型来做图像分类、图像检索、文本生成、文本检索等等,不...
device ="cuda"iftorch.cuda.is_available()else"cpu"model, preprocess = clip.load("ViT-B/32", device=device) image = preprocess(Image.open("CLIP.png")).unsqueeze(0).to(device) text = clip.tokenize(["a diagram","a dog","a cat"]).to(device)withtorch.no_grad(): image_features = ...
importosimportclipimporttorchimportnumpyasnpfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionfromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtorchvision.datasetsimportCIFAR100fromtqdmimporttqdm#Load the modeldevice ="cuda"iftorch.cuda.is_available()else"cpu"model, preprocess = clip.load('ViT-B/32', device)#Load th...
’ clip.load() '返回的模型支持以下方法: model.encode_image(image: Tensor) 给定一批图像,返回由CLIP模型的视觉部分编码的图像特征。 model.encode_text(text: Tensor) 给定一批文本tokens,返回由CLIP模型的语言部分编码的文本特征。 model(image: Tensor, text: Tensor) ...
' clip.load() '返回的模型支持以下方法: model.encode_image(image: Tensor) 给定一批图像,返回由CLIP模型的视觉部分编码的图像特征。 model.encode_text(text: Tensor) 给定一批文本tokens,返回由CLIP模型的语言部分编码的文本特征。 model(image: Tensor, text: Tensor) ...
多模态对比语言图像预训练CLIP:打破语言与视觉的界限,一种基于多模态(图像、文本)对比训练的神经网络。它可以在给定图像的情况下,使用自然语言来预测最相关的文本片段,而无需为特定任务进行优化
多模态对比语言图像预训练CLIP:打破语言与视觉的界限 一种基于多模态(图像、文本)对比训练的神经网络。它可以在给定图像的情况下,使用自然语言来预测最相关的文本片段,而无需为特定任务进行优化。CLIP的设计类似于GPT-2和GPT-3,具备出色的零射击能力,可以应用于多种
CLIP(对比学习-图像预训练) 传统的机器学习模型通常需要大量特定任务的标记数据集进行微调。例如,一个训练用来识别狗的模型可能在识别猫方面表现不佳,除非它专门针对猫的图片进行了微调。 CLIP的架构支持零样本学习,这意味着它可以执行它没有直接训练过的任务,通过利用其在图像和文本之间学到的广泛关联。例如,基于它们...
多模态对比语言图像预训练（CLIP）是一种神经网络模型，它通过多模态对比训练来学习图像和文本之间的关联...