本文主要介绍 prompt engineering 和 adapter 两类 CLIP 微调方式。 Prompt Engineering 不同于常规的视觉预训练-微调范式(如在 ImageNet 1K 分类数据集上进行有监督预训练),文本塔的存在赋予了 CLIP 进行 prompt engineering 的能力,从而有极强的灵活性。首先,像原文中的做法一样,CLIP 可以直接通过手工构造 prompt...
CLIPAdapter采用了一种轻量级瓶颈架构,通过减少参数数量来防止few-shot learning的潜在过拟合问题。同时,CLIP Adapter与之前的方法在两个方面不同:(1)CLIP Adapter仅在视觉或语言主干的最后一层之后添加了两个额外的线性层;相反,原始适配器模块插入到语言主干的所有层中;(2)此外,CLIP Adapter通过残差连接将原始Zero-Sh...
上半部分为微调的结构,该结构基于预训练的视频特征,来生成caption,由于预训练中生成的video encoder能够生成和文本高度对齐的视频特征,因此,在进行caption的时候会更加容易。 2.5. CLIP-Adapter: Better Vision-Language Models with Feature Adapters 2.5.1. 论文信息 CLIP-Adapter: Better Vision-Language Models with ...
Please checkTip-Adapter: Training-free CLIP-Adapter. Contributors Renrui Zhang, Peng Gao Acknowledegement This repo benefits fromCLIPandCoOp. Thanks for their wonderful works. Citation @article{gao2021clip, title={CLIP-Adapter: Better Vision-Language Models with Feature Adapters}, author={Gao, Peng...
CapS-Adapter巧妙地构建了与目标分布密切相似的支持集,利用从多模态大型模型中提取的实例级分布特征。 通过利用CLIP的单模态和跨模态优势,CapS-Adapter通过使用多模态支持集提高了预测准确性。作者的方法在19个基准数据集上取得了卓越的零样本分类结果,比先前的领先方法提高了2.19%的准确率。 作者的贡献通过在多个基准数...
TOOMASU HOORU BASUTA
Tip-Adapter 的整体网络结构如下图 1 所示,对于给定的 few-shot 训练数据集和标签,我们借助 CLIP 通过一个非训练的方案来构建一个缓存模型(Cache Model),它存储了来自下游训练数据的分类知识;在测试时,Tip-Adapter 通过将 Cache Model 的预测和原始 CLIP 的预测进行线性加和,来得到更强的最终分类结果。
Tip-Adapter: Training-free CLIP-Adapter for Better Vision-Language Modeling Contrastive Vision-Language Pre-training, known as CLIP, has provided a new paradigm for learning visual representations by using large-scale contrastive i... R Zhang,R Fang,W Zhang,... 被引量: 0发表: 2021年 VT-CLIP...
问题:大规模预训练的视觉-文本模型,如CLIP,BLIP等,能够在多种数据分布下表现出良好的性能,并已经有很多的工作通过few-shot的方式将它们应用于下游任务。但这些方法或者性能提升有限(如CoOp, CLIP-Adapter等),或者需要训练大量的参数(如Tip-Adapter等)。因此我们会问,能否同时实现高few-shot性能且少参数量呢?
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