是没有标注样本的迁移任务，这种任务被被称为zero-shot。它不需要训练样本就可以直接进行预测。模仿人脑...
so，如果你想真的有zero-shot，最简单的办法就是模型规模➕大量数据。
为什么Clip模型可以用于zero shot分类?4亿对数据可能已经包含不可见类样本了? 关注问题写回答 登录/注册机器学习 深度学习(Deep Learning) 小样本学习 (Few-Shot Learning) 为什么Clip模型可以用于zero shot分类?4亿对数据可能已经包含不可见类样本了?4亿对数据可能已经包含不可见类样本了,那预测时怎么确定哪些是...
CLIP自2021年被提出以来一直是多模态领域研究的热点,结合对比学习和prompt这两种方法,利用文本信息进行图像的无监督训练,实现zero-shot的图像分类,也可以被应用到图片文本匹配等多模态任务中。CLIP Models are Few-shot Learners这篇文章对CLIP进行了更加深入的探索,包括如何利用CLIP通过zero-shot、few-shot的方式解决VQA...
缺陷一:Zero-shot的能力很强,但不是最强的。根据实验结果,CLIP从来没有用ImageNet的数据训练过,但它在ImageNet上的预测效果可以达到76.2%,和用ImageNet做训练集的ResNet50基本一致。乍看之下,CLIP的表现很不错了。但其实,ResNet50并不是在ImageNet分类任务上表现最SOTA的模型,例如MAE之类在ImageNet上可以达到80%...
ImageNet-S 上具有不同 alpha map level的Zero-shot classification。**当foreground mask不可用时，...
提出CLIP模型，利用对比学习使用文本对图像进行无监督训练，再利用prompt进行zero-shot的图像分类。一般的...
动机：现有的VLM能够在自然语言提示的前提下使用zero shot open vocabulary的推理替换一组固定的支持类。...
clip可以应用于zero-shot分类，但是不能应用于你举例的训练集中没有出现过的实体分类。clip的训练集是...