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...
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...
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 ...
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模型由两个主要部分组成:文本编码器(Text Encoder)和图像编码器(Image Encoder)。这两个编码器分别将文本和图像转换为固定长度的向量表示(embeddings),使得它们可以在同一向量空间中进行比较。 文本编码器:通常采用基于Transformer的结构,如BERT或GPT等。这些模型通过自注意力机制捕捉词与词之间的依赖关系,生成文本的...
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...
在image encoder 模型的选择上,作者考虑了两个结构: ResNet-50 ViT text encoder 使用的就是 transformer 结构,base size 是 63M-parameter,12 层,8 个 attention head 之前的 CV 研究中通常使用缩放模型的 width 和 depth 来实现对模型大小的缩放,本文也类似。 对text encoder,作者只缩放模型的 width 视觉训...
CLIP(Contrastive Language-Image Pre-Training)模型是一种多模态预训练神经网络,由OpenAI在2021年发布。该模型的核心思想是使用大量图像和文本的配对数据进行预训练,以学习图像和文本之间的对齐关系。CLIP模型具有双塔结构,包括一个文本编码器(Text Encoder)和一个图像编码器(Image Encoder)。两者分别将文本和图像编码为...
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。 其中CLIP的流程图如下 首先CLIP通过一个文本编码器和图像编码器获得相关特征 ...