CLIP是一个预训练模型,就像BERT、GPT、ViT等预训练模型一样。首先使用大量无标签数据训练这些模型,然后训练好的模型就能实现,输入一段文本(或者一张图像),输出文本(图像)的向量表示。CLIP和BERT、GPT、ViT的区别在于,CLIP是多模态的,包含图像处理以及文本处理两个方面内容,而BERT、GPT是单文本模态的,ViT是单图像模态...
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...
' 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) 给定一批图像和一批文本标记,返回两个张量...
返回一个LongTensor,其中包含给定文本输入的标记化序列。这可以用作模型的输入 ’ 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) 给定一批图像和一批文本标记,返回两个张量,包含对应于每个图像和文本输入的logit分数。其值是对应图像和文本特征之间的相似度的余弦值,乘以100。 2.案例介绍 ...
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...
返回一个LongTensor,其中包含给定文本输入的标记化序列。这可以用作模型的输入 ’ 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)
CLIP的核心思想在于通过最大化图像表示与其相应文本描述之间的一致性,来预训练一个能够同时理解图像和文本的模型。具体来说,CLIP使用大规模的图像-文本对数据集进行训练,这些数据集包含了丰富的图像和对应的描述文本,为模型提供了广泛的学习素材。 在训练过程中,CLIP采用了对比学习的方法。对于每个图像-文本对,模型会分...
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...