CLIP应用实例与效果分析 多模态任务在各领域的应用实例分析 这次课程尤其适合对AI有一定了解,但是没有明确选题目标;或者已经明确自己选题,但是找不到改进方向的同学;当然也适合对多模态感兴趣的从业者。 所以,如果你对自己的选题和研究方向还有疑问,这节课你一...
去重处理:通过比较图像的哈希值,团队去除了重复的图像,确保数据集的多样性和独立性。 文本-图像一致性过滤:利用 CLIP 模型,团队计算了图像与对应文本描述的相似度,过滤掉了与文本描述不匹配的图像,确保图像与文本的一致性和相关性。 之前的基准数据集往往缺乏严格的过滤步骤,导致数据集中包含大量低质量、不适宜或重复...
原理 MMR算法中需要计算两个物品的相似度,这个相似度计算就用上一小节提到的CLIP方法学习到的物品Embedding向量的余弦相似度计算即可。 步骤 滑动窗口解决S集合过大问题 核心思想就是只考虑待排列表中最后一个窗口范围内的物品无相似(多样性好)即可。 业务规则控制多样性 通常是MMR+规则控制多样性 DPP 数学原理 计算...
去重处理:通过比较图像的哈希值,团队去除了重复的图像,确保数据集的多样性和独立性。 文本-图像一致性过滤:利用 CLIP 模型,团队计算了图像与对应文本描述的相似度,过滤掉了与文本描述不匹配的图像,确保图像与文本的一致性和相关性。 之前的基准数据集往往缺乏严格的过滤步骤,导致数据集中包含大量低质量、不适宜或重复...
文本-图像一致性过滤:利用 CLIP 模型,团队计算了图像与对应文本描述的相似度,过滤掉了与文本描述不匹配的图像,确保图像与文本的一致性和相关性。 之前的基准数据集往往缺乏严格的过滤步骤,导致数据集中包含大量低质量、不适宜或重复的图像,影响了数据集的整体质量。 数据标注:专业标注平台与多轮评估 为确保数据集的准...
StoryMaker在先前方法中获得了最高的CLIP-I分数,这归功于整个肖像的一致性,包括面部、发型和服装,尽管其CLIP-T相对较低,稍微妥协了文本提示的遵循性。对于面部相似度,本文的方法优于其他方法,除了InstantID。将InstantID的优越表现归因于广泛的训练数据和IdentityNet控制模块。需要注意的是,在所有评估的方法中,只有MM...
这些收集的图像经过了多维度的精细化过滤。首先，团队过滤掉分辨率低于448×448的图像。其次，通过安全检查模型过滤掉含有不适宜内容的图像。第三，通过比较图像的哈希值去除重复图像。最后，利用CLIP模型计算图像与对应文本描述的相似度，过滤掉不匹配的图像。数据标注环节尤为关键。团队建立了专门的标注平台，招募了20名...
在多模态预训练方面，团队采用了类似于 CLIP 的对比学习，在经过清洗和去噪的小红书笔记样本上进行训练。小红书是一个天然的优质多模态图文对样本集散地，通过将笔记封面图和笔记标题组对的方式，不需要人工标注，就能获得数以十亿甚至更大的样本集合，保证了样本的规模性、多样性和时效性。在优质样本的支持下，团队...
OvarNet 是通过在目标检测和属性预测两个数据集上训练，并通过蒸馏 CLIP-Attr 模型的知识来提高在 novel/unseen 属性的性能。小红书社区技术团队提出的 OvarNet 是第一个可扩展的管道，在开放词汇场景下可以同时定位目标，并同时推断视觉属性和目标类别。实验结果表明，尽管只使用弱监督的图文对数据对 OvarNet 进行蒸馏...
3.CLIP应用实例与效果分析 4.多模态任务在各领域的应用实例分析 对多模态技术感兴趣的同学,添加vx小助手: Xxiong757 预约直播课程(浮力比较大,限前100名) 02主讲老师 03直播收获 1.开放全部代码,课后复用方便高效 对于课程中涉及到的全部代码,我们将免费开放!