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...
4. 考虑到以上因素,我们将在第3.4节中讨论如何训练模型,使模型在最小冲突的情况下成为 CLIP 模型的直接替换。 图2:克罗克 可提示嵌入架构。 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...
下面的代码使用CLIP执行零样本预测,如本文附录B所示。本例从CIFAR-100数据集获取图像,并在数据集的100个文本标签中预测最可能的标签。 importosimportclipimporttorchfromtorchvision.datasetsimportCIFAR100#Load the modeldevice ="cuda"iftorch.cuda.is_available()else"cpu"model, preprocess = clip.load('ViT-B/3...
' 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...
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,可以应用于多种多模态任务。 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...
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 是由 OpenAI 提出的一种多模态神经网络,它能有效地借助自然语言的监督来学习视觉的概念。典型的视觉数据集是劳动密集型的,创建成本很高,且使用它们训练得到的标准视觉模型只擅长一项任务,导致适应新的任务并不容易。而 CLIP 在各种各样的图像上进行训练,同时依赖于互联网上大量自然语言的监督。CLIP 可以用自然语...
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。
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(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...