论文原文+开源代码需要的同学关注“学姐带你玩AI”公号(不懂的看我主页签名),那边回复“小样本结合”获取。 AMU-Tuning: Effective Logit Bias for CLIP-based Few-shot Learning 方法:论文提出了一种名为AMU-Tuning的方法,用于改进基于CLIP模型的小样本学习性能。该方法通过分析关键组件——logit特征、logit预测器...
AMU-Tuning: Effective Logit Bias for CLIP-based Few-shot Learning 方法:论文提出了一种名为AMU-Tuning的方法,用于改进基于CLIP模型的小样本学习性能。该方法通过分析关键组件——logit特征、logit预测器和logit融合——来学习有效的logit偏差,并通过利用辅助特征、多分支训练的特征初始化线性分类器以及基于不确定性的...
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...
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...
AMU-Tuning: Effective Logit Bias for CLIP-based Few-shot Learning 内容:本文提出了一种名为AMU-Tuning的新方法,用于基于CLIP的少样本学习。该方法通过分析现有方法,从逻辑偏差(logit bias)的角度出发,提出了一个统一的公式来改进CLIP在少样本学习中的性能。AMU-Tuning通过利用辅助特征、多分支训练的特征初始化线性...
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...
Recent advancements in fine-tuning Vision-Language Foundation Models (VLMs) have garnered significant attention for their effectiveness in downstream few-shot learning tasks.While these recent approaches exhibits some performance improvements, they often suffer from excessive training parameters and high ...
CLIP自2021年被提出以来一直是多模态领域研究的热点,结合对比学习和prompt这两种方法,利用文本信息进行图像的无监督训练,实现zero-shot的图像分类,也可以被应用到图片文本匹配等多模态任务中。CLIP Models are Few-shot Learners这篇文章对CLIP进行了更加深入的探索,包括如何利用CLIP通过zero-shot、few-shot的方式解决VQA...
Not All Features Matter: Enhancing Few-shot CLIP with Adaptive Prior Refinement 并非所有功能都很重要:通过自适应先验细化增强少样本 CLIP 对比语言图像预训练(CLIP)的流行推动了其在各种下游视觉任务中的应用。为了提高下游任务的能力,小样本学习已成为一种广泛采用的技术。然而,现有方法要么表现出有限的性能,要么...