CLOC 基于 CLIP 的图像嵌入(在池化和投影之前),并根据编码的提示将其转换为区域感知的视觉嵌入;例如,框坐标的位置编码或由 CLIP 文本编码器编码的区域标题。 3.2可提示嵌入 为了优化 CLIP,使其具有更好的特征定位,并最终学习一个增强的 CLIP 视觉编码器 fI,用于各种 VL 下游任务,我们认为这将至少需要两种能力。
First, we want ProtoCLIP to hold the instance-level discrimination ability of CLIP by keeping the ℒCLIP, so prototypical-level discrimination should be done elsewhere otherwise it will cause conflicts between ℒCLIP and ℒProto. 其次,MLP 投影头gI和gT可以将表示投影到低维空间(即dh<dz),从而...
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=model.encode_image(image)text_features=model.encode_text(text)logits_per_image,logits_per_text=model(image...
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...
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...
' 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) ...
CLIP的技术原理可以概括为以下几点: 多模态对比训练:CLIP采用对比学习的方法,同时处理图像和文本数据。在训练过程中,模型会接收一对匹配的图像和文本作为正样本,以及不匹配的图像和文本作为负样本。通过优化损失函数,模型学会区分哪些图像和文本是匹配的,哪些是不匹配的。 图像与文本的关联:CLIP模型包含两个独立的编码器...
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...
CLIP的设计类似于GPT-2和GPT-3，是一种自回归语言模型。它通过对比学习来学习图像和文本之间的映射关系...