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...
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...
coop 和CLIP-adapter都是在 clip 基础上增量式的工作,clip 使用一个人为设定好的 prompt 直接进行零样本推理,而coop 和CLIP-adapter都是使用小样本学习,coop 是初始化一个随机的 prompt,在小样本中学习合适的 prompt,从而更适应这个任务;adapter 是在模型中间插入一个随机的可学习的模块,通过更新这个模块来更适应...
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。 详细的...
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 论文地址:https://arxiv.org/abs/2110.04544代码地址:https://github.com/ga...
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...
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,...
M2-CLIP引入了多模态适配器,包括一个视觉TED-Adapter,用于改善视觉编码器的时间表示能力,来实现全局时间增强(Temporal Enhancement)和局部时间差异(local temporal Difference)建模;以及一个文本编码器适配器,用于加强学习语义标签信息。 M2-CLIP的多任务解码器包括对比学习头(Contrastive Learning Head),用于对齐视频和文本...
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?