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...
2. CLIP Adapter 只在CLIP的语言和图像分支上附加少量可学习的瓶颈线性层,在few-shot , fine-tuning期间,保持原始clip主干冻结。 然而,使用附加层进行简单的微调在few-shot中仍然可能会陷入过度拟合。为了解决过拟合问题,提高CLIP-Adapter的鲁棒性,进一步采用残差连接,将微调后的知识与CLIP主干中的原始知识动态融合。
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...
TOOMASU HOORU BASUTA
1.Tip-Adapter 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...
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...
与组合 Baseline 和各种视觉 Adapter 相比,提出的CLIP2SAM和SAM2CLIP在各种设置下都是高效和有效的。开放词汇分割与不同的检测器兼容,包括开放词汇检测器和紧密集检测器。随着更多的数据,Open-Vocabulary SAM可以发挥SAM的作用,提供一种有效的标注工具,用于分割和实例 Token 。特别地,Open-Vocabulary SAM可以对22K个类...