本文主要介绍 prompt engineering 和 adapter 两类 CLIP 微调方式。 Prompt Engineering 不同于常规的视觉预训练-微调范式(如在 ImageNet 1K 分类数据集上进行有监督预训练),文本塔的存在赋予了 CLIP 进行 prompt engineering 的能力,从而有极强的灵活性。首先,像原文中的做法一样,CLIP 可以直接通过手工构造 prompt...
目录 收起 CLIP-adapter 概括 Tip-adapter 概括 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:CLIP-Adapter: Better Vision-Language Models with Feature...
与提示调整主要针对文本输入不同,CLIP-Adapter在视觉或语言分支上使用功能适配器进行微调。具体来说,CLIP-Adapter通过引入额外的瓶颈层来学习新特征,并与原始预训练特征进行residual style特征混合。这种方法能够在保持简单设计的同时,优于上下文优化。通过在各种视觉分类任务上进行实验和广泛的消融研究,证明了CLIP-Adapter的...
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”,...
微调得到新的CLIP视觉编码器(VEimo)后,利用它创建一个改进的缓存模型,类似于Tip-Adapter。使用校正了IMO的编码N个类别各K张的训练图像 Gtrain∈RNK×dGtrain∈RNK×d ,将这些编码作为键,它们对应的one-hot编码标签 Lk,k∈{1,NK}Lk,k∈{1,NK} 作为值,以形成键值缓存模型,目的是增强CLIP模型的先验知识。 给...
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...
上半部分为微调的结构,该结构基于预训练的视频特征,来生成caption,由于预训练中生成的video encoder能够生成和文本高度对齐的视频特征,因此,在进行caption的时候会更加容易。 2.5. CLIP-Adapter: Better Vision-Language Models with Feature Adapters 2.5.1. 论文信息 ...
提出了一种CLIPFit方法以高效地微调CLIP模型,从而揭示经典模型微调在视觉语言模型(VLMs)上的潜力。 与现有的提示调整或适配器调整方法不同,CLIPFit不引入任何外部参数,而仅微调CLIP固有参数中的一个小特定子集。 内容概述 *** 微调视觉语言模型(VLMs)方面的进展见证了提示调优和适配器调优的成功,而经典模型在固有参...
用CLIP进行图像分类有几种方式:直接Zero-Shot进行分类;用Few-Shot进行微调的方式进行分类;采用Prompt Tuning的方式进行分类。然而用少量的样本进行微调会产生一个问题,容易导致模型过拟合,从而不能很好的泛化到下游任务。 为了解决这个问题,作者...