图像编码器负责将图像转换为特征向量,可以是卷积神经网络(如ResNet)或Transformer模型(如ViT),见图1;文本编码器则负责将文本转换为特征向量,通常是一个Transformer模型,见图2,这两个编码器通过共享一个向量空间来实现跨模态的信息交互与融合。 图1:图形编辑器Image Enc...
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...
CLIP的网络结构主要包含Text Encoder和Image Encoder两个模块,分别提取文本和图像特征,然后基于比对学习让模型学习到文本-图像的匹配关系。CLIP使用大规模数据(4亿文本-图像对)进行训练,基于海量数据,CLIP模型可以学习到更多通用的视觉语义信息,给下游任务提高帮助。具体步骤如下:1)输入的文本和图像分别经过各自的Encoder处...
CLIP的网络结构主要包含Text Encoder和Image Encoder两个模块,分别提取文本和图像特征,然后基于比对学习让模型学习到文本-图像的匹配关系。CLIP使用大规模数据(4亿文本-图像对)进行训练,基于海量数据,CLIP模型可以学习到更多通用的视觉语义信息,给下游任务提高帮助。具体步骤如下:1)输入的文本和图像分别经过各自的Encoder处...
MobileCLIP-S0框架具有图像编码器(image encoder)和文本编码器(text encoder)的混合结构,其中包含基于卷积(convolution-based)和MHSA(Mobile Hyperspectral-to-Spatial Augmentation)的块的协同排列。然而,对于每个基于MHSA的块,MobileCLIP-S0仅采...
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。模型结构如下图所示: CLIP的核心思想是将图像和文本映射到同一个特征空间。N个文本特征向量和N个图像特征向量计算...
多模态的网络模型采用双塔结构,即一个 image encoder 和一个 text encoder。image encoder 是 ResNet 的改进版(添加了多个 stem 层和 attention pooling)或直接使用 Vision Transformer (ViT);text encoder 基于 GPT-2 的 transformer。两个 encoder 的输出相同维度的向量(假设 n 都为1024)。 CLIP流程 回答CLIP ...
CLIP的英文全称是Contrastive Language-Image Pre-training,即一种基于对比文本-图像对的预训练方法或者模型。 如何训练CLIP 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 trans...
CLIP的全称为Contrastive Language-Image Pre-training,即基于对比文本-图像对的预训练方法。其核心思想是利用文本作为监督信号来训练视觉模型,使得模型能够学习到具有强大泛化能力的视觉特征。CLIP的输入是一对配对好的图片-文本对,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...
ClIP模型使用两种独立的网络结构来作为图像编码和文本编码的主干,其中: image_encoder:负责编码图像的神经网络主干(eg,ResNet或Vision Transformer等)。 text_encoder:表示负责编码文本信息的神经网络架构(eg,CBOW或BERT等)。 原始CLIP模型是从零开始训练的,而没有使用预训练的权重来初始化图像编码器和文本编码器,因为...