CLIP-VG采用了一个简单而高效的纯Transformer编码器架构，该架构只需要调整少量参数，以最小的训练资源实...
CLIP模型就可以用来解决这种问题，预训练后的模型就可以直接进行zero-shot。17年类似方法在ImageNet上的效...
训练后的CLIP其实是两个模型,除了视觉模型外还有一个文本模型。与CV中常用的先预训练然后微调不同,CLIP可以直接实现zero-shot的图像分类,即不需要任何训练数据,就能在某个下游任务上实现分类。用CLIP实现zero-shot分类很简单,只需要简单的两步: 根据分类标签构建每个类别的描述文本, e.g., A photo of {label},...
Zero-Shot CLIP 与完全监督的基线相比具有竞争力 除此之外,作者进一步探索 CLIP 的 Zero-Shot 性能。为了说明这一点,作者比较了 CLIP 与基于 ResNet-50 完全监督的、正则化的逻辑回归分类器的性能。实验结果如下图7所示,在一共对比的27个数据集中,Zero-Shot CLIP 在16个数据集上面战胜了全监督的 ResNet-50 ...
github项目地址:https://github.com/openai/CLIP 2021年,Open AI提出Contrastive Language-Image Pre-training (CLIP),突破了文本-图像之间的限制。CLIP使用大规模的文本-图像配对预训练,并且可以直接迁移到Imagenet上,完全不需要图像标签微调即可实现zero-shot分类。CLIP模型或许会引导CV的发展走向大规模预训练,文本-图...
CLIP是近年来在多模态方面的经典之作,得益于大量的数据和算力对模型进行预训练,模型的Zero-shot性能非常可观,甚至可以在众多数据集上和有监督训练媲美。简单来说,CLIP的high-level的idea非常直接,就是通过对比学习,对图像特征空间和文本特征空间进行对齐,给定任意图像和文本都可以映射到这个空间中,然后这些图像和文本就...
测试CLIP zero-shot learning 1. 什么是CLIP CLIP是OpenAI在Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision提出的多模态的预训练模型,CLIP利用文本和图像的配对数据,基于对比学习的方式训练的预训练模型,对于方便迁移到下游任务,如图像分类识别,精细图像分类,OCR,动作识别和地理信息定位等等。
具体来说,本文的方法利用最近提出的视觉和语言模型CLIP来生成用于对象检测的伪标签。首先使用两阶段类不可知proposal生成器预测区域建议,该生成器使用有限的ground truth进行训练(在OVD中仅使用已知的基类别,在SSOD中仅使用标记图像),但推广到不可见类别。对于每个区域建议,然后使用预训练的V&L模型片段获得所需对象类别...
CLIP：连接文本与图像，零样本能力的革命 从2022年的回顾中，CLIP（对比语言与图像）的工作以一个显著的姿态展现在众人面前，其对CV研究的深远影响引发广泛关注。质疑的声音主要集中在零样本（zero-shot）能力与大规模数据集的使用上，但深层探讨CLIP所展现的性能提升与方法的朴素，却往往被忽略。CLIP工作...
具体来说,本文的方法利用最近提出的视觉和语言模型CLIP来生成用于对象检测的伪标签。首先使用两阶段类不可知proposal生成器预测区域建议,该生成器使用有限的ground truth进行训练(在OVD中仅使用已知的基类别,在SSOD中仅使用标记图像),但推广到不可见类别。对于每个区域建议,然后使用预训练的V\&L模型片段获得所需对象类...