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...
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...
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 ...
作者认为在这些更难的数据集做few-shot可能比zero-shot更好。 (二)few-shot与zero-shot的对比 few-shot:训练好模型以后,把这个模型的参数冻住,只从里面去抽特征做Linear probe。那既然你是 Linear probe,你需要训练最后那个分类头的,所以你就需要下游数据集里有这种有标签的数据,这个就算是 few shot。 (三)Re...
CLIP自2021年被提出以来一直是多模态领域研究的热点,结合对比学习和prompt这两种方法,利用文本信息进行图像的无监督训练,实现zero-shot的图像分类,也可以被应用到图片文本匹配等多模态任务中。CLIP Models are Few-shot Learners这篇文章对CLIP进行了更加深入的探索,包括如何利用CLIP通过zero-shot、few-shot的方式解决VQA...
作者同样将CLIP应用在了few-shot中,如Fig 2.5所示,横坐标是few-shot中的X-shot,指的是用多少有标注的样本进行Linear Probe的分类器训练(这个过程中仅仅采用了预训练模型的特征,而线性分类器需要重新训练)。从图中可以发现zero-shot CLIP大概相当于 4-shot CLIP的结果,而显然的,Linear Probe CLIP比其他few-shot基...
本文提出了 Tip-Adapter,一种可以免于训练的将 CLIP 用于下游 few-shot 图像分类的方案。 论文链接:https://arxiv.org/pdf/2207.09519.pdf 代码链接:https://github.com/gaopengcuhk/Tip-Adapter 一.研究背景 对比性图像语言预训练模...
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...
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。
研究者在全样本(Fully-supervised)、少样本(few-shot)和零样本(zero-shot)上验证了方法的性能。 在Kinetics-400 上的实验如下表 1 所示,可以看出X-CLIP 在 FLOPs 更小的情况下领先于其它方法,这得益于提出的视频编码器的高效性。当和其它使用互联网(Web)规模数据预训练的模型比较时,本文的方法依然有性能优势,...