作者提出了一个系统性的框架,用于在消费级计算机上训练轻量级CLIP模型,包括数据集构建和相应的训练过程,称为SiCLIP。在SiCLIP中,计算和存储成本得到了降低,同时保持了与其他大规模模型竞争的性能。 作者通过在SAS-P块之间共享权重来简化CLIP...
首先使用第三方库加载预训练的CLIP模型,会返回一个CLIP模型和一个图像预处理函数preprocess,这将用于之后的数据加载过程。代码如下: device = torch.device("cuda:0"if torch.cuda.is_available() else"cpu") net, preprocess = clip.load("RN50",device=device,jit=False) 然后初始化优化器,损失函数,需要注意...
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...
通过这种方式,CLIP可以取得令人印象深刻的零样本性能,即使与通过(自)监督学习方法训练的单模态视觉模型相比也是如此。 此外,由于CLIP仅在 方程(1)中考虑了图像和文本之间简单和粗略的对应关系,许多后续研究专注于更细粒度和一致的对应策略,如SLIP [34],Uniclip [25],Cyclip [18],PROMU [22]和RA-CLIP [52]。...
1. CLIP简介 CLIP全称Constrastive Language-Image Pre-training,是OPAI推出的采用对比学习的文本-图像预训练模型。CLIP惊艳之处在于架构非常简洁且效果好到难以置信,在zero-shot文本-图像检索,zero-shot图像分类,文本→图像生成任务guidance,open-domain 检测分割等任务上均有非常惊艳的表现,本文将对CLIP做一些初...
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,可以应用于多种多模态任务。
clip模型的训练过程 1.准备训练数据:使用已经标注好的“文字-图像”训练数据,这些数据通常来源于互联网上的图片和对应的文本描述。 2.模型初始化:对文字和图像分别进行模型初始化,通常使用预训练的模型作为起始点。 3.训练过程:在每个训练批次中,从数据集中随机选择一批图片和对应的文本描述,分别输入到文字和图像模型...
CLIP模型是一种基于循环神经网络（RNN）的时序分类模型，通过引入注意力机制和因果卷积来捕捉输入序列中的长距离依赖关系。CLIP模型在我国自然语言处理领域取得了显著的成果，如在机器翻译、文本摘要和情感分析等任务上表现出色。3.训练参数概述 在CLIP模型的训练过程中，以下几个关键参数对模型性能具有重要影响：3.1 ...
CLIP(Contrastive Language–Image Pre-training)[1]是OpenAI的第一篇多模态预训练的算法,它延续了GPT系列“大力出奇迹”的传统。模型是一个基于图像和文本并行的多模态模型,然后通过两个分支的特征向量的相似度计算来构建训练目标。为了训练这个模型,OpenAI采集了超过4亿的图像-文本对。CLIP在诸多多模态任务上取得了非...
一、CLIP 的核心要点 CLIP (Contrastive Language–Image Pre-training):对比语言-图像预训练。 CLIP 的目标:通过学习图像和文本的联合嵌入空间 (joint embedding space)。 核心思想是创建一个表示空间,在这个空间中: 语义相似的图像和文本在空间中彼此靠近。