图像分割通常是通过为一组固定的对象类训练模型来解决的。之后合并其他类或更复杂的查询是昂贵的,因为它需要在包含这些表达式的数据集上重新训练模型。 在本文中,作者提出了一个可以在测试时根据任意prompt生成图像分割的系统。prompt可以是文本或图像。这种方法使模型能够为三个常见的分割任务创建一个统一的模型(只训练...
217 -- 9:08 App Top 10 Drops│Clip国际设备线上赛 2022 1679 -- 5:31 App 蝙蝠侠1966│KBA 🇩🇰│溯源计划 613 -- 2:19 App Riddim Dubstep│Friidon 🇩🇪 164 -- 19:31 App Impedance 🇯🇵 vs Smonal 🇫🇷│八进四│Clip锦标赛 2022 3665 4 7:23 App 兄弟情│Psn🇧...
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...
出品人:Towhee 技术团队 顾梦佳( @JJJael )在图像领域, 最近流行的语言 - 图像预训练模型(比如 CLIP)展现了卓越的泛化性,尤其是零样本迁移能力。那么是否能将语言-图像预训练模型应用到视频领域,并且同时…
本文提出了 Tip-Adapter,一种可以免于训练的将 CLIP 用于下游 few-shot 图像分类的方案。 论文链接:https://arxiv.org/pdf/2207.09519.pdf 代码链接:https://github.com/gaopengcuhk/Tip-Adapter 一.研究背景 对比性图像语言预训练模型(CLIP)在近期展现出了强大的视觉领域迁移能力,可以在一个全新的下游数据集上进...
Clip官方团队上传, 视频播放量 235、弹幕量 0、点赞数 11、投硬币枚数 0、收藏人数 5、转发人数 1, 视频作者 BeatboxExplorer, 作者简介 已退圈,相关视频:Top16公布!│线上世界赛OWBC 2022 设备组,评委结果│SO1 🇯🇵 vs Gutti 🇯🇵│8进4│日本设备锦标赛 2022
为了解决CLIP训练的Data efficiency 问题,商汤科技推出DeCLIP 已被ICLR 2022接受,其DeCLIP-ResNet50可以在比CLIP使用的数据少7.1倍的同时,在ImageNet上达到60.4% Zero-Shot准确率,比CLIP-ResNet50高出0.8%!另外,基于DeCLIP提出了图像文本对预训练相关的Benchmark,整合了目前的CLIP,SLIP,FILIP等相关工作。DeCLIP和Be...
本文提出了 Tip-Adapter,一种可以免于训练的将 CLIP 用于下游 few-shot 图像分类的方案。 论文链接:https://arxiv.org/pdf/2207.09519.pdf 代码链接:https://github.com/gaopengcuhk/Tip-Adapter 一.研究背景 对比性图像语言预训练模...
ECCV2022 Oral | MaskCLIP 【写在前面】 对比语言图像预训练(CLIP)在开放词汇零样本图像识别方面取得了显着突破。许多最近的研究利用预训练的 CLIP 模型进行图像级分类和操作。在本文中,作者希望检验 CLIP 在像素级密集预测方面的内在潜力,特别是在语义分割方面。为此,作者通过最少的修改展示了 MaskCLIP 在没有注释...
ECCV2022|港中文MM Lab证明Frozen的CLIP 模型是高效视频学习者 【写在前面】 视频识别一直以端到端学习范式为主——首先使用预训练图像模型的权重初始化视频识别模型,然后对视频进行端到端训练。这使视频网络能够从预训练的图像模型中受益。然而,这需要大量的计算和内存资源来微调视频,并且直接使用预训练的图像特征而...