方法:与上个方法类似,分为两个阶段 mask proposal extractor:生成class-agnostic mask clip classification:利用CLIP的text encoder对每个mask进行分类 LANGUAGE-DRIVEN SEMANTIC SEGMENTATION (ICLR2022) 动机:将CLIP模型应用到语义分割任务上。 方法:用到few-shot sementic segmentation.编辑于 2023-06-01 16:47・北京...
few-shot semantic segmentationfew-shot learningsemantic segmentationmulti-modalCLIPRecent research has shown that visual鈥搕ext pretrained models perform well in traditional vision tasks. CLIP, as the most influential work, has garnered significant attention from researchers. Thanks to its excel...
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...
文章总结 文章提出了一种名为Semantic-Aware FinE-tuning (SAFE)的新方法,旨在通过微调CLIP模型的视觉编码器中的特定部分来增强其在 Few-shot场景下的表现。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。此外,预训练的参数可能并不完全适合所有下游任务。CLIP的视...
结论:图片分割做得好(segmentation mask生成的好),但是语义分割做的不够好,这是由于CLIP这种对比学习的训练方式,对于明确语义物体信息能学的很好;但是对于背景这种语义比较模糊类别很难识别,因为背景可以代表很多类。后续改进可以是每个类设置不同阈值,或者使用可学习的阈值,或者是更改 Zero-Shot 推理...
Few-shot (linear probing) CLIP (保持CLIP encoder 参数fixed,加一层逻辑回归分类器微调)平均需要 20.8-shots 才能 match zero-shot CLIP 性能。这里相当于保持了 the same CLIP feature space 上,观察 few-shot finetuning 和zero-shot 的性能差异。这里其实说明通过自然语言学到的视觉概念比少量样本 finetune 学...
Zero-shot CLIP v.s. Linear Probe on ResNet50 从图中可以看到,在不同的数据集上,CLIP 对比通用的 ResNet50 精度超过的有16/27,已经很强了,因为CLIP是zero-shot的,即没有用下游任务的数据,而linear probed ResNet50用了下游数据进行finetune逻辑回归分类器的参数。
Few-shot (linear probing) CLIP (保持CLIP encoder 参数fixed,加一层逻辑回归分类器微调)平均需要 20.8-shots 才能 match zero-shot CLIP 性能。这里相当于保持了 the same CLIP feature space 上,观察 few-shot finetuning 和zero-shot 的性能差异。这里其实说明通过自然语言学到的视觉概念比少量样本 finetune 学...
We propose an innovative approach, MediCLIP, which adapts the CLIP model to few-shot medical image anomaly detection through self-supervised fine-tuning. Although CLIP, as a vision-language model, demonstrates outstanding zero-/few-shot performance on various downstream tasks, it still falls short ...
Few-shot CLIP v.s. SOTA (ImageNet) SSL methods 作者实验分析使用了20个数据集,每个类至少有16个示例。结果看到,Zero-shot CLIP 的性能和4-shot CLIP差不多,Few-shot CLIP的performance远高于之前的SOTA模型(BiT-M/SimCLRv2/ResNet)。 How many shots is needed for achieving zero-shot performance ...