两篇将clip应用到下游任务微调的文章,方法都比较简单,就是在clip的backbone基础上,添加少量可训练的参数,实现高效微调,其中tip-adapter提出了一种不需训练的微调方式,比较有意思。 CLIP-adapter论文标题: C…
精读链接 To be continue。。 研究背景和动机 对比学习视觉语言预训练(如CLIP)在零样本知识转移到下游任务中表现出色,但在少样本能力方面仍有提升空间。CLIP - Adapter通过微调轻量级残差特征适配器来增强少样…
图1:Tip-Adapter 和 Tip-Adapter-F 的网络流程图 2.Tip-Adapter 和现有方案的区别与联系 对比CLIP-Adapter,如图 2 所示,Tip-Adapter 存储的 Keys 和 Values 其实可以分别对应于 CLIP-Adapter 中 adapter 结构的两个线性层,只不过前者是不需要训练来构建的,后者是随机初始化,然后需要训练来学习最佳的参数。 图2...
在没有任何微调的情况下,最近引入的 CLIP 对 “未见过的” 数据集显示出优越的图像理解能力。CoOp、CLIP- adapter、Tip-Adapter等进一步表明,注入特定领域的监督可以大大提高CLIP的性能。 虽然成功的案例令人鼓舞,但除了Image2Point外,现有的大多数方法都是在相同的模式下进行知识转移,即图像到图像,视频到视频或语言...
对此,TIP-Adapter和SuS-X引入了无需训练的方法,旨在提高下游任务的有效性。 尽管这些方法包含了支持集,以保持知识缓存和测试集之间的数据分布一致性,但它们在测试集上的泛化能力往往不足,尤其是在面对具有显著分布变化的测试数据时。 在这项工作中,作者提出了CapS-Adapter,这是一种创新的方法,它采用基于标题的支持...
1.Tip-Adapter 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...
1.Tip-Adapter 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...
1.Tip-Adapter 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...
1.Tip-Adapter 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...
1.Tip-Adapter 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...