CLIP Adapter 本文通过在 CLIP 的文本编码器、图像编码器中插入 adapter 模块,对比 CoOp 实现了更优的微调性能。 CLIP Adapter的架构及其与其他方式的对比如下图所示。一张图片经过 CNN / ViT 得到视觉特征 f ,即图中彩色的 embedding 条。 朴素的分类器是直接学习一个分类器矩阵权重 W CLIP 是人工设计一些自...
CLIPAdapter采用了一种轻量级瓶颈架构,通过减少参数数量来防止few-shot learning的潜在过拟合问题。同时,CLIP Adapter与之前的方法在两个方面不同:(1)CLIP Adapter仅在视觉或语言主干的最后一层之后添加了两个额外的线性层;相反,原始适配器模块插入到语言主干的所有层中;(2)此外,CLIP Adapter通过残差连接将原始Zero-Sh...
CLIP Adapter仅在视觉或语言主干的最后一层之后添加了两个额外的线性层;相反,原始适配器模块插入到语言主干的所有层中; 此外,CLIP Adapter通过残差连接将原始Zero-Shot视觉或语言嵌入与相应的网络调整特征混合。 通过这种“残差样式混合”,CLIP Adapter可以同时利用原始CLIP中存储的知识和来自Few-Shot训练样本的新学习的...
2.5. CLIP-Adapter: Better Vision-Language Models with Feature Adapters 2.5.1. 论文信息 CLIP-Adapter: Better Vision-Language Models with Feature Adapters 代码语言:javascript 复制 论文地址:https://arxiv.org/abs/2110.04544代码地址:https://github.com/gaopengcuhk/clip-adapter 2.5.2. 论文动机 用CLIP进...
本文的结构如上图所示,作者用CLIP的图像和本文编码器对视觉和文本特征进行编码,然后在下游任务中,固定这部分的参数,并在两个backbone之后加一个由MLP组成的Adapter,在下游任务微调的过程中,只微调Adapter的参数,从而保留了CLIP学习到的参数。 ...
Please checkTip-Adapter: Training-free CLIP-Adapter. Contributors Renrui Zhang, Peng Gao Acknowledegement This repo benefits fromCLIPandCoOp. Thanks for their wonderful works. Citation @article{gao2021clip, title={CLIP-Adapter: Better Vision-Language Models with Feature Adapters}, author={Gao, Peng...
Tip-Adapter 的整体网络结构如下图 1 所示,对于给定的 few-shot 训练数据集和标签,我们借助 CLIP 通过一个非训练的方案来构建一个缓存模型(Cache Model),它存储了来自下游训练数据的分类知识;在测试时,Tip-Adapter 通过将 Cache Model 的预测和原始 CLIP 的预测进行线性加和,来得到更强的最终分类结果。
代码链接:https://github.com/gaopengcuhk/Tip-Adapter 1 『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行 zero-shot 图像识别。为了进一步提升 CLIP 的迁移性能,...
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问题:大规模预训练的视觉-文本模型,如CLIP,BLIP等,能够在多种数据分布下表现出良好的性能,并已经有很多的工作通过few-shot的方式将它们应用于下游任务。但这些方法或者性能提升有限(如CoOp, CLIP-Adapter等),或者需要训练大量的参数(如Tip-Adapter等)。因此我们会问,能否同时实现高few-shot性能且少参数量呢?