说一下clip算法在论文给出的算法使用的网络以及训练细节。 在image encoder方面,算法使用resnet网络与VIT,但是算法对两个网络都做了相应的缩放,使用resnet50与101进行了3个倍数的缩放(4、16、64倍),对于VIT则是使用了VIT-B/32、VIT-B/16、VIT-B/14,上面的所有网络都是训练了32个epoch。在训练的是时候前边使...
max_length = 200 pretrained = True # for both image encoder and text encoder trainable = True # for both image encoder and text encoder temperature = 1.0 # image size size = 224 # for projection head; used for both image and text encoders num_projection_layers = 1 projection_dim = 256...
text)# 输入图像、本文，输出probs=logits_per_image.softmax(dim=-1).cpu().numpy()print("L...
"This is another example."]inputs=tokenizer(texts,padding=True,truncation=True,return_tensors="pt").to(device)encoder=ImageEncoder(embed_dim=768,proj_dim=256)inputs=encoder(inputs['input_ids'],inputs['mask'])
Text Encoder(文本编码器) 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...
首先作者已经训练好了两个分别针对图像和文本的编码器,名为image_encoder和text_endoder,这两个编码器的特征就是输入图像或者文本,得到它们对应的embedding。 使用到的输入就是图像I和文本T,得到的输出就是对应的embedding:I_f和T_f。 I_f = image_encoder(I) ...
# image_encoder - ResNet 或 Vision Transformer# text_encoder - CBOW 或 Text Transformer# I[n, h, w, c] - 对齐的图像小批量# T[n, l] - 对齐的文本小批量# W_i[d_i, d_e] - 图像到嵌入空间的学习投影# W_t[d_t, d_e] - 文本到嵌入空间的学习投影# t - 学习到的温度参数# 提取...
为了建立图像和文本的关联性，CLIP首先分别构建了图像和文本的Encoder，分别对图像和文本进行特征抽取。对于图像而言，CLIP使用的Backbone可以是经典的ResNet系列模型，也可以是更先进的Transfomer类模型，例如VIT等；对于文本，CLIP一般使用BERT类模型进行特征抽取，也包括RoBERTa等。在特征抽取之后，CLIP分别对提取的向量进行...
class ImageEncoder(nn.Module): def __init__(self): super(ImageEncoder, self).__init__() self.model = models.resnet50(pretrained=True) self.model.fc = nn.Linear(self.model.fc.in_features, 512) def forward(self, x): return self.model(x) ...
Image Encoder:使用了预训练的ResNet50作为图像编码器。ResNet50是一种卷积神经网络来编码图像,图像编码器输出image encoder。 Text Encoder:使用了CLIP的预训练文本编码器作为文本编码器。该文本编码器将输入的K个类别提示嵌入到连续向量空间R^C中,生成文本嵌入作为文本编码器的输出,其中。具体来说,K设置为1,因为在...