zero-shot CLIP的性能平均而言与基于有监督ResNet-50特征的线性分类器具有竞争力，但在大多数数据集上，...
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2.2.1 残差网络 CLIP采用了ResNet-50作为基础模型，并在其基础上做了若干个调整。主要调整如下：引入...
通过1*1的卷积做映射,在空间无作用,主要是改变通道维度(stride=2) 在ResNet中,如果输出通道数翻了两倍,输入的高和宽通常都会被减半 4. Experiments 4.1. Architectures 需要进行的浮点运算数: FLOPs=(卷积核长 x 卷积核宽 x 输入通道)x(输出宽 x 输出高 x 输出通道) 4.1.1. ResNet-18 & ResNet-34 左...
图像编码器 = ResNet + ViT。 ResNet 部分: 引入模糊池化,在下采样前加入一个高斯低通滤波。以减少特征图中的高频细节信息,从而实现更加鲁棒的下采样。 将全局平均池化,替换成注意力池化。对特征图的每个通道进行加权平均,从而将更多的注意力放在重要的特征上。
(1)对比预训练过程:预训练方法相对简单易懂,其模型由两个编码器组成,分别是文本编码器Text Encoder和图像编码器Image Encoder,其中文本编码器采用经典的 Text Transformer模型,对于图像编码器,作者尝试了ResNet、EfficientNet、Transformer、最大用了ViT。最小与最大模型参数量为1:100。研究者首先收集了大量匹配的图像和...
当将 CLIP 的零样本性能与以预先训练的 ResNet50 特征作为输入的全监督线性分类器的性能进行比较时，CLIP 继续在各种数据集上取得显着的结果。 也就是说CLIP 在所研究的 27 个数据集中的 16 个上优于线性分类器（完全监督！）。当分析每个数据集的性能时，很明显 CLIP 在一般对象分类数据集（例如 ImageNet ...
CLIP的zero-shot性能虽然和有监督的ResNet50相当,但是还不是SOTA,作者估计要达到SOTA的效果,CLIP还需要增加1000x的计算量,这是难以想象的; CLIP的zero-shot在某些数据集上表现较差,如细粒度分类,抽象任务等; CLIP在自然分布漂移上表现鲁棒,但是依然存在域外泛化问题,即如果测试数据集的分布和训练集相差较大,CLIP会...
如何评价OpenAI最新的工作CLIP：连接文本和图像，zero shot效果堪比ResNet50？脑科学与人工智能Arxiv每日...
更进一步地,论文还对比了zero-shot CLIP和ResNet50 linear probing(ImageNet数据上预训练,在加上线性分类层进行finetune)在27个数据集上表现,如下图所示,其中在16个数据集上CLIP可以超过ResNet50。但是在一些特别的,复杂的或者抽象的数据集上CLIP表现较差,比如卫星图像分类,淋巴结转移检测,在合成场景中计数等,CLIP...