使用一个线性层提高图文两侧额外 token 的交互。 MaPLe 在泛化能力上相比于 CoCoOp 又有了较大的提升。 Adapter 除了Prompt Engineering 之外,最近流行的各种 Adapater 的高效微调方式也很适合 CLIP 模型,通过少量参数微调达到即可达到与全量微调相当的性能。 CLIP Adapter 本文通过在 CLIP 的文本编码器、图像编码器中...
前两篇多模态prompt的文章CLIP和COOP分别分别在今年3月份、9月份挂载arxiv上,十月份又挂了一篇:CLIP-adapter。coop和这一篇都是在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,…
虽然prompt-tuning用于textual inputs,但是建议CLIP Adapter在视觉或语言分支上使用功能适配器进行fine-tune CLIPAdapter采用了一个额外的瓶颈层来学习新的特征,并将剩余的特征与原始的预训练特征进行混合。 为了更好地适应vision语言模型,使用功能适配器,而不是快速调整 1. Classifier Weight Generation for Few-Shot Le...
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下游任务。
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图4 和表 2 比较了 Tip-Adapter、Tip-Adapter-F 和现有各个方案在 1、2、4、8、16 shots 的 few-shot 图像分类准确率;表 3 比较了 16-shot ImageNet 数据集上使用不同 CLIP 的 Visual Encoder 的准确率比较。可见,我们的两种方案都在资源开销很小的情况下,达到了非常卓越的性能。
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节点下载地址:https://github.com/zer0int/ComfyUI-Long-CLIP注意以前装过SeaArtLab的LongClip需要先卸载!!否则无法使用的!!新节点支持1.5,XL以及Flux模型下载地址:链接:https://pan.baidu.com/s/12vbBenc8K-4yoYhVVlBwnw 提取码:ktg2 文件放到:comfyui/models/cl
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?