这样其实是只用文本蕴含任务的数据训练,得到了图文蕴含任务的模型,是zero-shot learning。这个过程的简单示意图如下: 4 Few-shot 解决VQA问题 文中还验证了CLIP + few-shot learning能给VQA任务带来多少提升,通过在小样本上finetune CLIP模型的部分参数,提升CLIP在zero-shot VQA上的效果。作者将VQAv2数据集按照问题...
CLIP在不使用imageNet数据集的情况下,直接zeroshot,就能获得和之前有监督训练的res50取得同样的效果 二 方法 方法核心:利用自然语言的监督信号,来训练一个比较好的视觉模型 为什么要用自然语言的监督信号训练视觉模型? 不需要再标注这些数据了 因为训练的时候把图片和文字绑定在了一起,所以训练的不再只是一个视觉特征...
EV,ET 分别表示 CLIP 的预训练视觉和文本编码器 如图2(a)和(b)所示,现有的基于CLIP的few-shot方法可以根据是否通过CLIP的先验知识显式构建可学习模块分为两类。 1)非先验方法在没有 CLIP 先验的情况下随机初始化可学习模块,并在小样本训练期间对其进行优化。例如,CoOp系列[99, 100]采用可学习的提示在 CLIP ...
文章首先指出，在少样本(few-shot)微调过程中，直接采用预训练的CLIP模型可能导致灾难性遗忘和过拟合。此...
对比性图像语言预训练模型(CLIP)在近期展现出了强大的视觉领域迁移能力,可以在一个全新的下游数据集上进行 zero-shot 图像识别。为了进一步提升 CLIP 的迁移性能,现有方法使用了 few-shot 的设置,例如 CoOp 和 CLIP-Adapter,即提供了少量下游数据集的训练数据,使得 CLIP 能够更好的针对不同的视觉场景做出调整。但是...
所以论文还对比few-shot性能,即只用少量的样本来微调模型,这里对比了3个模型: 在ImageNet21K上训练的BiT-M(big transfer),是一个很强的baseline。 基于SimCLRv2训练的ResNet50, 有监督训练的ResNet50。 在这里插入图片描述 横坐标:每个数据集每个类别里,用了多少个标注样本进行Linear Probe的分类器训练。0就相当...
上表展示了本文方法在Few-shot动作识别的上的实验结果。 3.1.3 Open-set Action Recognition 上表展示了本文方法在Open-set动作识别上的实验结果。 3.2. Action Localisation 3.2.1 Closed-set Action Localisation 上表展示了本文方法在Closed-set Action Localisation任务上和SOTA方法的对比。
这样做的一个缺点是,将所有的类别都映射成了one-hot向量,完全没有考虑每个类别的文本语义信息。因此每次增加动作类别时都需要重新训练模型,很难进行简单的增量学习,也很难达到比较好的zero-shot和few-shot的性能。 因此,作者把这个分类当作一个检索任务,流程和CLIP做分类任务差不多。用Video Encoder和Text Encoder分...
Open-World Few-Shot Learning (OFSL) is a critical field of research concentrating on the precise identification of target samples in environments with scarce data and unreliable labels thus possessing substantial practical significance. Recently the evolution of foundation models like CLIP has revealed ...
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。