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...
将text encoder/image encoder 输出的 feature embedding 再过一层线性投影而非线性投影(常见模型如simCLR 是用了非线性投影,但是作者观察不到线性/非线性投影的区别,并认为在自监督表示学习方法中,非线性投影才能与当前图像的细节相适应) 使用symmetric cross entropy 作为损失函数,降低噪音影响,提高模型鲁棒性 简化数据...
CLIP的全称是Contrastive Language-Image Pre-training,即基于对比文本-图像对的预训练方法。其核心理念是利用文本作为监督信号来训练可迁移的视觉模型。CLIP的输入是一对配对好的图片和文本,这些文本和图片分别通过Text Encoder和Image Encoder输出对应的特征,然后在这些特征上进行对比学习。训练过程中,模型会最大化正样本...
对于Image Encoder,CLIP使用“ViT-L/14@336px”这个模型,也就是架构为Large,patch_size = 14的ViT,同时在整个CLIP预训练结束后,用更高分辨率(336*336)的图片做了一个epoch的fine-tune,目的是让CLIP能涌现出更好的效果。与Text Encoder类似,每张图片对应一个最终特征表示向量Ii。 Text Encoder 对于Text Encoder,...
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) ...
classImageEncoder(nn.Module):def__init__(self,base_model,embed_dim,proj_dim):super().__init__()self.model=base_modelforparaminself.model.parameters():param.requires_grad=True self.projection=nn.Linear(embed_dim,proj_dim)self.layer_norm=nn.LayerNorm(proj_dim)defforward(self,x):x=self....
转换向量:经过2个encoder,分别输出image和text的feature embedding; 计算cosine similarity; 预测类别:multinomial logistic regression classifier。 模型结果:以下3个数据集,CLIP的表现都要高于Visual N-Grams。 CLIP vs Visual N-Grams PROMPT ENGINEERING AND ENSEMBLING ...
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...
显然,这样的输出空间无法给 CLIP 的 vision encoder 一个有意义的监督,LLM 无法帮助 CLIP 的进行有意义的特征学习。 图像描述对比微调是融合 LLM 与 CLIP 的秘诀 从上述观察,研究团队意识到必须对提升 LLM 输出空间对图像表述的可分性,才有可能取得突破。