Contrastive Language-Image Pre-training(CLIP)[1] 技术由 OpenAI 团队在 ICML 2021 提出,这是一个非常符合 Open AI 大力出奇迹的工作风格。根据谢赛宁教授在智源大会上的分享 [2],目前大多数多模态大模型都采用了 CLIP 预训练的视觉编码器,足见 CLIP 的广泛影响力。本篇博文对 CLIP 的核心技术原理进行梳理和...
CLIP:Contrastive Language–Image Pre-training背景“元气满满的中秋&国庆8天长假”时间不长,却产出了上千张照片,找到自己想要的照片有点难度。希望有一种精确的以文搜图的方法,快速定位到某一类图片(例…
CLIP的英文全称是Contrastive Language-Image Pre-training,即一种基于对比文本-图像对的预训练方法或者模型。CLIP是一种基于对比学习的多模态模型,CLIP的训练数据是文本-图像对:一张图像和它对应的文本描述,这里希望通过对比学习,模型能够学习到文本-图像对的匹配关系。 Open AI在2021年1月份发布的DALL-E和CLIP,这两...
CLIP的英文全称是Contrastive Language-Image Pre-training,即一种基于对比文本-图像对的预训练方法或者模型。CLIP是一种基于对比学习的多模态模型,CLIP的训练数据是文本-图像对:一张图像和它对应的文本描述,这里希望通过对比学习,模型能够学习到文本-图像对的匹配关系。 Open AI在2021年1月份发布的DALL-E和CLIP,这两...
CLIP（Contrastive Language–Image Pre-training），是一种基于对比的图片-文本学习的跨模态预训练模型，由OpenAI于去年1月发布。它好用是好用，但一个大问题是数据需求太大：4亿个图像文本对、256个GPU，这对许多公司和个人都很不友好。对此，南加州大学的最新研究发现了一种基于本体的课程学习（Curriculum Learning...
CLIP(contrastive language-image pre-training)主要的贡献就是利用无监督的文本信息,作为监督信号来学习视觉特征。 CLIP 作者先是回顾了并总结了和上述相关的两条表征学习路线: 构建image和text的联系,比如利用已有的image-text pair数据集,从text中学习image的表征; ...
CLIP(Contrastive Language–Image Pre-training),是一种基于对比的图片-文本学习的跨模态预训练模型,由OpenAI于去年1月发布。 它好用是好用,但一个大问题是数据需求太大:4亿个图像文本对、256个GPU,这对许多公司和个人都很不友好。 对此,南加州大学的最新研究发现了一种基于本体的课程学习(Curriculum Learning)算...
大多数现有的视觉和语言(V&L)模型依赖预训练的视觉编码器,使用相对较小的人工标注数据集来感知视觉世界。然而,大规模的预训练通常可以产生更好的泛化性能,例如,在大量图像标题对上训练的CLIP(Contrastive Language-Image Pre-training,对比...
CLIP (Contrastive Language-Image Pre-Training) is a neural network trained on a variety of (image, text) pairs. It can be instructed in natural language to predict the most relevant text snippet, given an image, without directly optimizing for the task, similarly to the zero-shot capabilities...
CLIP (Contrastive Language-Image Pre-Training) is a neural network trained on a variety of (image, text) pairs. It can be instructed in natural language to predict the most relevant text snippet, given an image, without directly optimizing for the task, similarly to the zero-shot capabilities...