具体来说,CLIP 先学习到合适的文字和图像的表示,在后续的 zero-shot image classification 任务中,给定图像和候选文字,模型可以选择与图像最为匹配的文字作为分类结果。CLIP 模型后续也被很多其他需要跨模态的模型利用和微调。 内容 一、背景 之前的图像分类模型,输入是图像,输出是实现预定好的 1000 类(或者 18291 ...
来自 PicCollage 公司的研究者最近进行了缩小 CLIP 模型尺寸的研究,并取得了出色的效果。 今年1 月初,OpenAI 打破了自然语言与视觉的次元壁,接连推出了两个连接文本与图像的神经网络 DALL·E 和 CLIP,后者能够完成图像与文本类别的匹配。CLIP 能够可靠地执行一系列视觉识别任务,给出一组以语言形式表述的类别,它即...
CLIP 是一个零样本分类器,因此首先针对少样本学习模型测试 CLIP 是有意义的。 因此,作者针对由高质量预训练模型(例如 ResNet)之上的线性分类器组成的模型测试了 CLIP。 结果如图4所示: CLIP 明显优于其他分类器。 此外,CLIP 能够与 16-shot 线性分类器 BiT-M 的性能相媲美。 换句话说,BiT-M 的分类器必须在...
因此,作者基于HERO模型,将CLIP的一些组件加入到了HERO模型中,从而达到了显著的性能提升。 2.3.3. 实现方法 HERO方法和本文CLIP增强方法的模型结构如上图所示,主要不同是,作者将原本的Text Encoder替换为了CLIP的Text Encoder,从而获得更好的性能文本编码效果,从而在VALUE基准上达到了更好的性能。 2.4. CLIP4Caption:...
简介:【10月更文挑战第14天】CLIP是由OpenAI在2021年推出的一种图像和文本联合表示学习模型,通过对比学习方法预训练,能有效理解图像与文本的关系。该模型由图像编码器和文本编码器组成,分别处理图像和文本数据,通过共享向量空间实现信息融合。CLIP利用大规模图像-文本对数据集进行训练,能够实现zero-shot图像分类、文本-...
本月初，OpenAI 同时发布了两个连接文本与图像的神经网络：DALL·E 和 CLIP。其中，DALL·E 可以基于文本直接生成图像，CLIP 能够完成图像与文本类别的匹配。这两个模型发布之后，机器学习社区出现了一些复现 DALL·E 模型的尝试，如开发者 Phil Wang 的 GitHub 项目 DALLE-pytorch，短短二十余天就收获了 1.9k ...
CLIP是OpenAI在2021年发布的一种用于图像和文本联合表示学习的模型。其核心思想是通过对比学习来预训练一个模型,使其能够理解图像和文本之间的关系。CLIP使用大规模的图像-文本对数据集进行预训练,例如从互联网上收集的4亿个图像-文本对,这些数据集包含了丰富的图像和对应的描述文本,使得模型能够学习到广泛的视觉概念和...
多模态.大模型!【Openai CLIP模型串讲】看计算机大佬如何巧妙的讲解多模态模型!真的让人醍醐灌顶!(对比学习、Diffusion模型、时间序列预测)共计3条视频,包括:1-14 节直播9:Openai CLIP模型、1-18 节直播13:对比学习、1-19 节直播14:Diffusion模型等,UP主更多精彩
OpenAI的CLIP模型就是创新点的神! 💥把clip模改成多模态模型,就能处理图像、视频、文本和音频等多种数据,适用于各种任务,因此在很多领域都能用魔改CLIP实现创新,非常容易发paper。 🤩今天分享9个具体的魔改CLIP方 - 深度学习Mark于20240809发布在抖音,已经收获
CLIP 是openAI 在今年年初发布的一个多模态模型,能够从自然语言标注数据中学到有价值的视觉概念,并且和GPT-2/3一样拥有zero-shot的能力。 CLIP的训练数据包括超过4亿个图像文本对,使用256个GPU训练了2周。虽然这是把屠龙刀,但对执剑人有着超高要求,所以有研究人员就在考虑如何缩减模型的规模,把它能用在更多的地...