为了获得更强大的captioning效果,作者设计了一种新的基于度量的caption投票策略。作者使用字幕评价指标,如BLEU4, CIDEr, SPICE,等,作为生成句子的“重要性分数”,并选择分数最高的句子组成最终结果。 从数学上讲,考虑由 个不同的模型T_{i}生成的一段视频的预测字幕, 第i个captionS_{i}的重要性评分可以通过假设其...
本文提出了一种基于CLIP的3D异常检测方法,即CLIP3D-AD,通过结合视觉-语言交互能力来增强3D异常检测任务: 数据集和评估指标: 实验基于MVTec-3D AD数据集,包括2656个训练样本和1137个测试样本,涵盖10个类别。 评估指标包括接收者操作特征曲线下面积(I-AUROC)、精确率-召回率曲线下面积(AUPR)以及像素级AUROC(P-AUROC...
作者使用字幕评价指标,如BLEU4, CIDEr, SPICE,等,作为生成句子的“重要性分数”,并选择分数最高的句子组成最终结果。 从数学上讲,考虑由𝑛个不同的模型生成的一段视频的预测字幕, 第i个caption的重要性评分可以通过假设其余的预测标题作为“ground truth”进行计算: 其中和是captioning指标。得分最高的预测字幕...
与使用原始图像-文本对比损失的CLIP*+Aug相比,在将损失替换为归一化图像-文本对比损失(N-ITC)后,结果在Rank-1指标上带来了0.13%的轻微改进。对于旨在提高数据利用效率的损失函数,实验结果表明,图像自监督损失(SS-I)在SS-I、SS-T和SS...
具体来说，ClipSAM的关键在于UMCI（统一多尺度跨模态交互）模块，它在CLIP的不同尺度下，通过视觉特征与语言特征的交互，精确地定位异常位置。随后，MMR（多级Mask细化）模块则利用这些定位信息生成层次化的Mask，并有效地融合它们，避免了冗余和后处理的需求。通过在MVTec-AD和VisA数据集上进行大量实验，...
每个超网络模块由两个独立的完全连接层组成,为每个卷积层生成对权重偏置矩阵 Δφi 和权重缩放参数 δi 分别对应的仿射变换参数。因此,超网络模块引入的参数数量取决于 Δ-CLIP 嵌入的长度和相应的卷积层的大小,通常远小于基础生成网络。 以前的研究表明,CLIP嵌入式表示可以有效捕捉参考图像的风格元素[Balaji等人,...
使用测试集对训练好的CLIP模型进行评估,例如计算准确率、召回率、F1值等指标。 可以通过调整模型的超参数、增加数据量、使用更复杂的模型结构等方法来提高模型的性能。 6.应用和部署: 将训练好的CLIP模型应用于实际任务中,例如图像分类、文本生成、图像检索等。 可以将模型部署到服务器上,通过API接口提供服务,或者将...
单个的模型不够强大,无法产生很好的预测结果。为了获得更强大的captioning效果,作者设计了一种新的基于度量的caption投票策略。作者使用字幕评价指标,如BLEU4, CIDEr, SPICE,等,作为生成句子的“重要性分数”,并选择分数最高的句子组成最终结果。 从数学上讲,考虑由? 个不同的模型生成的一段视频的预测字幕, 第i个...
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与“B+I2”相比,在LTCC数据集上,“B+I2T+I2I”在Rank-1和mAP上分别实现了1.3%和1.2%的提升。在PRCC数据集上,“B+I2T+I2I”将Rank-1和mAP分别提高了2.9%和2.3%。这些结果表明,I2I可以通过在同一模态内实现特征 Level 的对齐,进一步限制模型过分关注衣物信息。