对比语言-图像预训练 (CLIP) 是一种备受赞誉的训练视觉编码器的方法,用于生成图像/文本表示,从而促进各种应用。 最近,CLIP 已被广泛用作多模态大型语言模型 (MLLM) 的视觉骨干,以连接用于语言交互的图像输入。 CLIP 作为视觉-语言基础模型的成功依赖于在图像级别上对齐网络爬取的噪声文本注释。 然而,对于需要细粒度...
我们提出了一种编码器-解码器多模态混合,这是一种统一的视觉语言模型,它可以在以下三种功能中运行之一: (1) 单模态编码器使用图像文本对比(ITC)损失进行训练,以对齐视觉和语言表示。 (2) 图像接地文本编码器使用额外的交叉注意力层来模拟视觉语言交互, 并使用图像文本匹配(ITM)损失进行训练,以区分正负图像文本对。
GLIP （Grounded Language - Image Pretraining）是一种多模态语言-图像模型。与CLIP（对比语言图像预训练）类似，它执行对比预训练来学习语义丰富的表示，并将它们跨模态对齐。虽然CLIP在图像级别上学习这些表示，这意味着一个句子描述了整个图像，GLIP 旨在将这种方法扩展到对象级别表示，这意味着一个句子可能对应于...
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本之间的关联。与传统的单模态预训练模型不同,CLIP能够同时处理图像和文本,从而更好地理解它们之间的语义关系。 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。在训练过程...
为了探究 CV 领域的自监督学习是否会影响 NLP 领域,来自加州大学伯克利分校和 Facebook AI 研究院的研究者提出了一种结合语言监督和图像自监督的新框架 SLIP。近来一些研究表明,在具有挑战性的视觉识别任务上,自监督预训练可以改善监督学习。CLIP 作为一种监督学习新方法,在各种基准测试中都表现出优异的性能。
CLIP模型是OpenAI在2021年推出的一种基于对比学习的语言-图像预训练模型。该模型通过大量的成对互联网数据进行预训练,学习图像和文本之间的匹配关系,从而实现了对图像和文本的高效理解和处理。CLIP模型的核心思想在于,通过对比学习,使模型能够区分匹配的图像和文本对(正样本)与不匹配的图像和文本对(负样本),进而提取出...
为了探究 CV 领域的自监督学习是否会影响 NLP 领域,来自加州大学伯克利分校和 Facebook AI 研究院的研究者提出了一种结合语言监督和图像自监督的新框架 SLIP。 近来一些研究表明,在具有挑战性的视觉识别任务上,自监督预训练可以改善监督学习。CLIP 作为一种监督学习新方法,在各种基准测试中都表现出优异的性能。
CLIP(对比语言图像预训练)是一种基于多种(图像、文本)对进行训练的神经网络。在给定图像的情况下,它可以用自然语言来预测最相关的文本片段,而无需直接针对任务进行优化,类似于GPT-2和gpt - 3的零射击能力。我们发现CLIP在不使用任何原始的1.28M标记示例的情况下,在ImageNet“零射击”上匹配原始ResNet50的性能,克...
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...
CLIP模型本身不生成图像的描述,但可以用来评估文本和图像之间的关系。今天,这篇文章将涵盖使用PyTorch从头开始实现CLIP的过程。 在2021年,OpenAI发布了一篇论文《从自然语言监督中学习可转移的视觉模型》(https://arxiv.org/pdf/2103.00020),提出了CLIP(对比语言图像预训练),这是一个强大的深度学习模型,旨在以统一的方...