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...
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。
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...