(10)encode_text 函数 (11)前向传播函数 forward 示例:CLIP零样本分类 零. 背景引入 深度学习在计算机视觉和自然语言处理等领域取得了迅猛发展,涌现出一系列经典的模型应用框架。就计算机视觉而言,经典模型包括 AlexNet、VGGNet、GoogleNet、ResNet以及 ViT等,而在自然语言处理领域,我们看到了 Transformer、GPT以及 BERT...
现在可以通过从CLIP模型中调用“encode_text”方法来提取文本特征,如下所示 with torch.no_grad(): text_features = model.encode_text(text) print(text_features.shape) 4.比较图像嵌入和文本嵌入 因为我们现在有了图像和文本嵌入,我们可以比较每个组合,并根据相似性对它们进行排序。 为此,我们只需在两个嵌入上...
text = clip.tokenize(["a diagram", "a dog", "a cat"]).to(device) with torch.no_grad(): image_features = model.encode_image(image) text_features = model.encode_text(text) logits_per_image, logits_per_text = model(image, text) probs = logits_per_image.softmax(dim=-1).cpu()....
文本编码器将张量转换为大小为N x 512的文本嵌入张量,其中每个类别由单个向量表示。要编码文本并检索嵌入,请使用model.encode_text()方法。 preprocessed_text = clip.tokenize(['no glasses','glasses']) text_embedding = model.encode_text(preprocessed_text) 提取图像嵌入向量 在传递给图像编码器之前,每个图像...
image_feature就是经过CLIP的编码器得到的特征 编码文本 代码语言:text 复制 prompt = "a photo of a cat" text_tokens = tokenize([prompt]).to(device) text_features = clip_model.encode_text(text_tokens) text_features就是得到的特征。 本文参与...
model.encode_image(image: Tensor) 给定一批图像,返回由CLIP模型的视觉部分编码的图像特征。 model.encode_text(text: Tensor) 给定一批文本tokens,返回由CLIP模型的语言部分编码的文本特征。 model(image: Tensor, text: Tensor) 给定一批图像和一批文本标记,返回两个张量,包含对应于每个图像和文本输入的logit分数。
model.encode_image(image: Tensor) Given a batch of images, returns the image features encoded by the vision portion of the CLIP model. model.encode_text(text: Tensor) Given a batch of text tokens, returns the text features encoded by the language portion of the CLIP model. ...
model.encode_image(image: Tensor) 给定一批图像,返回由CLIP模型的视觉部分编码的图像特征。 model.encode_text(text: Tensor) 给定一批文本tokens,返回由CLIP模型的语言部分编码的文本特征。 model(image: Tensor, text: Tensor) 给定一批图像和一批文本标记,返回两个张量,包含对应于每个图像和文本输入的logit分数。
cliptextfromtemplateencodeclip text from template encode 从模板编码中剪辑文本 重点词汇 from template从模板;从模板创建;样板 encode编码;把…译成电码;把…译成外语©2022 Baidu |由 百度智能云 提供计算服务 | 使用百度前必读 | 文库协议 | 网站地图 | 百度营销 ...
import base64from io import BytesIOfrom PIL import Imageimg = Image.open(fn)img_buffer = BytesIO()img.save(img_buffer, format=img.format)byte_data = img_buffer.getvalue()base64_str = base64.b64encode(byte_data) # bytes 下列文件已经完成预处理，可用于测试：# trainhttps://atp-modelzoo-...