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用的网络都是经过预训练的,这点需要记得,使用较好的预训练...
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) T_f = text_encoder(T) 这两个embedding的维度...
现在,TextEncoder的前向传递输出将是(Batch_Size, Token_Size + 1, Embed_Size),在标准BERT架构中,模型的目标是两个任务,输出一个额外的CLS_Token,附加到原始令牌前面,通常用于进一步微调分类任务,以及预测掩蔽令牌,使用掩蔽令牌前后的所有令牌的信息。 由于我们关心的是为我们的文本数据获取特征嵌入,我们将只取[CL...
复制 # image_encoder - ResNet or Vision Transformer # text_encoder - CBOW or Text Transformer # I[n, h, w, c] - minibatch of aligned images # T[n, l] - minibatch of aligned texts # W_i[d_i, d_e] - learned proj of image to embed # W_t[d_t, d_e] - learned proj o...
encode_text就是个普通的Transformer encoder,我们暂时不做讨论,本期我们重点介绍encode_image,并说明怎么把图片扔进Transformer。 首先自然是对图片进行压缩等处理。 在把处理后的图片扔进Transformer之前,我们最好还是先对图片做卷积,毕竟直接把图片“拉成”一串很长的长度为3的向量并不是什么好办法。
CLIP包括两个模型:Text Encoder和Image Encoder,其中Text Encoder用来提取文本的特征,可以采用NLP中常用的text transformer模型;而Image Encoder用来提取图像的特征,可以采用常用CNN模型或者vision transformer。 CLIP是一种基于对比学习的多模态模型,它的创新之处在于能够将图像和文本映射到一个共享的向量空间中,从而使得...
CLIP模型由两个主体部分组成:Text Encoder和Image Encoder。这两部分可以分别理解成文本和图像的特征提取器。 如果听起来还是觉得抽象,我们再来看代码实现(大家详细看下注释): # image_encoder - ResNet or Vision Transformer # text_encoder - CBOW or Text Transformer ...
可以使用A photo of a {object}.的提示模板 (prompt template) 进行构造,比如对于 dog,就构造成A photo of a dog.,然后再送入 Text Encoder 进行特征提取,就 ImageNet 而言就会得到一个 1000 维的特征向量,整个过程如下: 最后就是推理见证效果的时候,怎么做的呢。这个时候无论你来了张什么样的图片,只要扔...
# 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...