图像编码器利用一个预先训练好的CLIP模型去处理图像xi,得到clip_embed。 Mapping Network扮演图像空间与文本空间之间的桥梁,负责将图片向量clip_embed映射到文本空间中,得到一个文本提示向量序列prefix_embeds。此网络是一个非常轻量的网络,记为F,假设将clip_embed映射到k个embedding向量,则可以表示出prefix_embeds: pji...
for key, values in self.encoded_captions.items() } image = cv2.imread(f" CFG.image_path}/{self.image_filenames[idx]}") image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB) image = self.transforms(image=image)['image'] item['image'] = torch.tensor(image).permute(2, 0, 1).float() ...
以N个text embedding为key，以当前image embedding为query，算cosine相似度，相似度最高的即为Top-1的pr...
encode_image(image_input) text_features = model.encode_text(text_inputs) # Pick the top 5 most similar labels for the image image_features /= image_features.norm(dim=-1, keepdim=True) text_features /= text_features.norm(dim=-1, keepdim=True) similarity = (100.0 * image_features @ ...
CLIP模型就可以用来解决这种问题，预训练后的模型就可以直接进行zero-shot。17年类似方法在ImageNet上的...
I_f = image_encoder(I) #[n, d_i] T_f = text_encoder(T) #[n, d_t] # 对两个特征进行线性投射,得到相同维度的特征d_e,并进行l2归一化,保持数据尺度的一致性 # 多模态embedding [n, d_e] I_e = l2_normalize(np.dot(I_f, W_i), axis=1) ...
CLIP的模型结构其实非常简单：包括两个部分，即文本编码器和图像编码器。两者分别编码后，将文本和视觉嵌入映射到相同空间中，使用对比学习的思想，将匹配的图片-文本Embedding的距离拉近，将不匹配的Embedding拉远。在此基础上，TOnICS没有选择从头训练图像和文本编码器，而是把单模态预训练模型BERT用于文本编码，微软的...
这样的思路将在 Imagenet 上的零样本迁移学习速度提升了 4x CLIP 的思路: 给定一个 batch,包含 N 对儿(image,text) CLIP 的训练目标是预测一个 NxN 的可能配对的矩阵所以 CLIP 是要学习多模态的 embedding,同时训练 image encoder 和 text encoder,来最大化一个 batch 内真实的 N N N 个(image,text)...
总的来说,这篇文章介绍了一种使用 CLIP embedding 的通用模型,用于医学图像分割和肿瘤检测。该模型在多个方面展示了出色的性能,解决了医学图像分割任务中的一些挑战,特别是在捕捉解剖结构和处理标签不一致性和正交性方面取得了显著进展。文章强调了 CLIP embedding 相对于传统的独热编码和其他预训练嵌入的优势,尤其是在...
Image Information Creator(图像信息生成器) Image Decoder(图像生成器) 文本编码器负责处理语义信息。通常是利用CLIP(v1版本)、OpenCLIP(v2版本)等模型将人类语言(文字)编码为计算机语言(语义向量)。训练CLIP(OpenCLIP)则需要一个图文配对的数据集。数据集来自LAION-5B,由50亿个图片以及图片对应的标签组成。包含23....