视觉语言预训练,对比学习,自监督学习,多模态表征学习,K 均值聚类 I引言 对比语言图像预训练 (CLIP)[1] 在从互联网收集的大规模图像-文本对中学习表征方面取得了令人印象深刻的性能。 它在预训练过程中优化了信息噪声对比估计 (InfoNCE) 目标[2],但这种简单的目标如何得出有意义的图像-文本表示尚未得到充分研究。
核心思想:将文本数据和图像数据相结合,提出了CLIP,用对比学习的方法对语言-图像预训练,这是一种高效、可扩展的自然语言监督学习方法。 CLIP是一个预训练模型,就像BERT、GPT、ViT等预训练模型一样。首先使用大量无标签数据训练这些模型,然后训练好的模型就能实现,输入一段文本(或者一张图像),输出文本(图像)的向量表示。
具体来说,在预训练阶段,CLIP通过对比图像和文本的向量表示,学习它们之间的匹配关系。模型会接收一批图像-文本对作为输入,并尝试将匹配的图像和文本向量在共同的语义空间中拉近,而将不匹配的向量推远,也就是计算类别标签与预测的余弦相似度,相似度最高的标签即是预测的分...
多模态对比语言图像预训练(CLIP)是一种神经网络模型,它通过多模态对比训练来学习图像和文本之间的关联。与传统的单模态预训练模型不同,CLIP能够同时处理图像和文本,从而更好地理解它们之间的语义关系。 CLIP的设计类似于GPT-2和GPT-3,是一种自回归语言模型。它通过对比学习来学习图像和文本之间的映射关系。在训练过程...
多模态对比语言图像预训练CLIP:打破语言与视觉的界限 一种基于多模态(图像、文本)对比训练的神经网络。它可以在给定图像的情况下,使用自然语言来预测最相关的文本片段,而无需为特定任务进行优化。CLIP的设计类似于GPT-2和GPT-3,具备出色的零射击能力,可以应用于多种
CLIP全称Constrastive Language-Image Pre-training,是OPAI推出的采用对比学习的文本-图像预训练模型。CLIP惊艳之处在于架构非常简洁且效果好到难以置信,在zero-shot文本-图像检索,zero-shot图像分类,文本→图像生成任务guidance,open-domain 检测分割等任务上均有非常惊艳的表现,本文将对CLIP做一些初步的介绍。
为了解决这个挑战,作者开发了一个专门针对驾驶场景数据集的新WSSS框架。在详细分析数据集特征后,作者使用对比语言-图像预训练(CLIP)作为作者的 Baseline 来获取伪Mask。然而,CLIP引入了两个关键挑战: CLIP生成的伪Mask在表示小物体类别方面存在问题 这些Mask中包含明显的噪声...
1 CLIP:大规模语言-图像对比预训练实现不俗 Zero-Shot 性能(来自 OpenAI)1.1 背景和动机1.2 自然语言的监督1.3 CLIP 的数据集1.4 CLIP 的预训练方法1.5 CLIP 的模型选择1.6 零样本迁移 (Zero-Shot Transfer) 实验结果1.7 表征学习 (Representation Learning) 实验结果 太长不看版 CLIP 是由 OpenAI 提出的一种多...
多模态对比语言图像预训练(CLIP)是一种神经网络模型,它通过多模态对比训练来学习图像和文本之间的关联。与传统的单模态预训练模型不同,CLIP能够同时处理图像和文本,从而更好地理解它们之间的语义关系。 CLIP的设计类似于GPT-2和GPT-3,是一种自回归语言模型。它通过对比学习来学习图像和文本之间的映射关系。在训练过程...
CLIP(对比语言图像预训练)是一种基于多种(图像、文本)对进行训练的神经网络。在给定图像的情况下,它可以用自然语言来预测最相关的文本片段,而无需直接针对任务进行优化,类似于GPT-2和gpt - 3的零射击能力。我们发现CLIP在不使用任何原始的1.28M标记示例的情况下,在ImageNet“零射击”上匹配原始ResNet50的性能,克...