加上 CLIP 已经对齐良好的图像和文本特征，实现点云特征与文本嵌入隐式对齐。此外，我们提出了一个文本...
特别的,作者的视觉编码器V中的参数是直接使用CLIP中的视觉编码器Vt来初始化的,这让它有了一个良好的起始点,有助于之后的训练。 在语言区域表示方面,就比较简单,直接将“概念池”中的object label嵌入到模版中,然后使用CLIP的语言编码器L来将它编码成语言嵌入向量。 语言表示与区域图像表示的匹配分数用余弦相似度来...
Transfer learning with GLIP: one model for all. 2. Related Work Related work. 3. Grounded Language Image Pre-training 3.1. Unified Formulation Background: object detection. Object detection as phrase grounding prompt是所有的类别词的合并。然后也可以更具预训练的text encoder模型进行调整: 这里为什么是...
Edwardmarkopened this issueApr 13, 2021· 1 comment EdwardmarkcommentedApr 13, 2021 jongwookclosed this ascompletedApr 13, 2021 Sign up for freeto join this conversation on GitHub. Already have an account?Sign in to comment
论文题目:AnomalyCLIP: Object-agnostic Prompt Learning for Zero-shot Anomaly Detection 论文链接: https://arxiv.org/pdf/2310.18961.pdf 代码链接: https://github.com/zqhang/AnomalyCLIP 1、背景 传统的异常检测方法通常需要在特定应用领域内有可用的训练样本来学习检测模型。然而,在某些情况下,这个假设可能并...
此外,作者在Context和Object数据集上分别比OVDiff提高了+2.3和+0.2 mIoU。作者还在VOC上达到了与OVDiff相当的结果,特别是在考虑没有集成版本的情况下。还要强调的是,OVDiff需要在每个概念上构建一个'背景'原型,否则在VOC上会失去-10 mIoU,如论文所述。最后,作者的方法在CLIP推理中以单次传递完成计算,并添加了两...
GLIP_V1/V2(Ground Language-Image Pre-train)CVPR2022 - 哔哩哔哩 (bilibili.com) CLIP Passo:Semantically-Aware Object Sketching图像生成抽象的简笔画 - 哔哩哔哩 (bilibili.com) CLIP4clip:An Empirical Study of CLIP for End to End Video Clip R - 哔哩哔哩 (bilibili.com)...
AnomalyCLIP: Object-agnostic Prompt Learning for Zero-shot Anomaly Detection 论文链接: https://arxiv.org/pdf/2310.18961.pdf 代码链接: https://github.com/zqhang/AnomalyCLIP 背景 传统的异常检测方法通常需要在特定应用领域内有可用的训练样本来学习检测模型。然而,在某些情况下,这个假设可能并不成立,比如访...
虽然说 CLIP 是多模态时代的一个引领者,但究其本质仍然是Image-level的,如果是 Image-level的能不能将这个范式拓展成 dense prediction(object detection, semantic segmentation)的预训练能力呢?如果不是,那么更多模态的引入如何实现多模态数据的表征? 由于image encoder的监督信息来自且仅来自text encoder,它对文字的...
AnomalyCLIP: Object-agnostic Prompt Learning for Zero-shot Anomaly Detection 论文链接: https://arxiv.org/pdf/2310.18961.pdf 代码链接: https://github.com/zqhang/AnomalyCLIP 背景 传统的异常检测方法通常需要在特定应用领域内有可...