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...
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: 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...
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。
另一个方面,为了更强的泛化性能,作者还采用了残差的方式,将Adapter之后的结果和Adapter之前的结果进行相加,从而保留了CLIP学习到的特征。 ▊ 作者简介 研究领域:研究方向为多模态内容理解,专注于解决视觉模态和语言模态相结合的任务,促进Vision-Language模型的实地应用。
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...
本文的结构如上图所示,作者用CLIP的图像和本文编码器对视觉和文本特征进行编码,然后在下游任务中,固定这部分的参数,并在两个backbone之后加一个由MLP组成的Adapter,在下游任务微调的过程中,只微调Adapter的参数,从而保留了CLIP学习到的参数。 ...
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。
An adapter clip includes a first portion configured to fit within an engine clip or an engine clamp, a second portion including an annular portion, the annular portion being configured to fit around an engine component, and a web portion connected to the annular portion and the first portion....
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...