在structure-clip工作中,通过词序的变换产生负样本等方法来让text encoder学习语法结构和caption中的主客体关系。通过这些分析,可以得到结论: - 常见的输入句子的bert训练,是可以学到语序结构的; - contrastive learning,如果不做词序的挖掘等任务,学到的大部分是词袋结构; - 使用一些方法,加入语言结构任务,是可以让te...
图像编码器负责将图像转换为特征向量,可以是卷积神经网络(如ResNet)或Transformer模型(如ViT),见图1;文本编码器则负责将文本转换为特征向量,通常是一个Transformer模型,见图2,这两个编码器通过共享一个向量空间来实现跨模态的信息交互与融合。 图1:图形编辑器Image Enc...
在clip中,text encoder通常被用于将字幕等文本信息进行编码,以便在视频播放时进行显示。其具体原理是通过将字符转换为对应的数字编码,然后使用一定的规则将这些数字编码进行排列组合,最终得到一个表示文本信息的数字序列。在实际应用中,常用的text encoder算法包括ASCII、UTF-8等。通过使用text encoder,不仅可以实现字幕等...
对于Image Encoder,CLIP使用“ViT-L/14@336px”这个模型,也就是架构为Large,patch_size = 14的ViT,同时在整个CLIP预训练结束后,用更高分辨率(336*336)的图片做了一个epoch的fine-tune,目的是让CLIP能涌现出更好的效果。与Text Encoder类似,每张图片对应一个最终特征表示向量Ii。 Text Encoder 对于Text Encoder,...
VonVIRT用(image,text)对来训练模型,其有一个image encoder和一个text encoder,训练目标是让两路的representation尽可能得一致(对偶地最大化表征的agreement),其中gv和gu函数是一个non-linear得projection head,负责分别将图像和文本表征投影到一个shared的空间,从而计算距离。
CLIP的Text Encoder可以采用NLP中常用的text transformer模型,而Image Encoder则可以采用CNN模型或vision transformer等模型。为了训练CLIP,OpenAI从互联网收集了4亿个文本-图像对,这种大规模的数据集也是CLIP如此强大的原因之一。 CLIP的zero-shot能力是其最大的亮点之一。所谓zero-shot,就是直接推理,用见过的图片特征去...
Text Encoder可以采用NLP中常用的text transformer模型,而Image Encoder则可以采用CNN模型或vision transformer等模型。为了训练CLIP,OpenAI从互联网收集了共4个亿的文本-图像对,这也是CLIP如此强大的原因之一。 CLIP的亮点在于其zero-shot能力,即不需要任何训练和微调,就能直接进行图像分类等任务。在ImageNet数据集上,CLIP...
CLIP包括两个模型:Text Encoder和Image Encoder,其中Text Encoder用来提取文本的特征,可以采用NLP中常用的text transformer模型;而Image Encoder用来提取图像的特征,可以采用常用CNN模型或者vision transformer。 其中CLIP的流程图如下 首先CLIP通过一个文本编码器和图像编码器获得相关特征 ...
文本编码器(Text Encoder):负责将文本转换为类似的向量表示。CLIP的文本编码器基于Transformer架构,能够处理长距离的依赖关系,并生成与图像向量相对应的文本向量。 工作原理 CLIP模型的工作原理可以概括为以下几个步骤: 数据嵌入:将图像和文本分别通过各自的编码器嵌入到共享的多维语义空间中。 对比学习:在训练过程中,CLI...
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: CLIP for Video Caption 2.4.1. 论文信息