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
这个平衡项仅使用一个标量(论文中是alpha),论文中也采用了可学习的方式,从而避免超参 其核心代码如下: class Adapter(nn.Module): # c_in 是特征的维度,reduction是bottleneck的倍数,论文中实验得到4是比较好的 def __init__(self, c_in, reduction=4): super(Adapter, self).__init__() self.fc = n...
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 论文地址:https://arxiv.org/abs/2110.04544代码地址:https://github.com/ga...
CLIP-Adapter: Better Vision-Language Models with Feature Adapters 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 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进行图像分类有几种方式:直接Zero-Shot进行分类;用Few-Shot进行微调...
代码链接:https:///gaopengcuhk/Tip-Adapte 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行 zero-shot 图像识别。为了进一步提升 CLIP 的迁移性能,现有方法使用了 few-shot 的设置,例如 CoOp 和 CLIP-Adapter,即提供了少量下游数据集的训练数据...
读者可根据自身的需要和资源，尝试将这些方法应用于不同场景，并在评论区分享经验。三种方法分别是线性探针（Linear Probe）、上下文优化（Context Optimization）和CLIP适配器（CLIP Adapter）。其中，线性探针是最为简单直接的策略，它在图像编码器提取的特征基础上，通过训练一个线性分类器，来实现对特定类别...
CLIPInverter [1]在文本描述上条件化反向阶段,通过CLIP引导的 Adapter 模块获得操纵方向作为残留潜在代码。在基于扩散的合成方法中,DiffusionCLIP [16]首先通过正向扩散将输入图像转换为噪声,然后通过使用CLIP相似性指导反向扩散过程获得最终图像。Plug-and-play [18]通过将来自潜在扩散模型的图像特征图注入到由文本描述...
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行 zero-shot 图像识别。为了进一步提升 CLIP 的迁移性能,现有...
image_feat = self.adapter(image_feat) image_feat = image_feat / image_feat.norm(dim=-1, keepdim=True) # Store for the best ckpt if self.store: self.feat_store.append(image_feat) self.label_store.append(label) # Text features