(Image Retrieval):语言监督可以用来指导模型根据文本查询来检索与之相关的图像。例如,给定一个文本描述,模型需要找到与之最匹配的图像 视觉领域的自监督学习—理解,Self-supervised learning: 在视觉领域,自监督学习利用图像数据自身的信息进行学习,而无需人工标注的标签。这种方法通过设计自动生成标签或目标,使模型在学习...
Image retrieval is a computer vision task of browsing, searching, filtering and querying from large datasets of images. Nowadays Neural Networks are used for this task, especially in the cases where the images are unlabeled. The most popular example is Google Image Search. A user just provi...
使用一个reference set(image text pair),用pretrained模型(DINO-S/sentence-bert) 抽取image/text特征作为外部embed knowledge。训练时使用ANN搜索得到的topk的image embedding 和关联的text embedding,使用multi head cross attention之后的特征增强目标模型的vision embedding,作为clip训练的vision侧特征,得到在下游任务上更...
Contrastive Language and Image Pairing (CLIP), a transformative method in multimedia retrieval, typically trains two neural networks concurrently to generate joint embeddings for text and image pairs. However, when applied directly, these models often struggle to differentiate between visually distinct ...
1)首先文本和图像分别经过image和text的encoder,这个encoder可以resnet、也可以是transformer,得到文本和图像的embedding。 2)然后用线性层分别将图像和文本embedding映射到相同的语义空间中。 3)接着对图像和文本的embedding求相似度,得到bs x bs的相似度矩阵。
A100GPU上,当在DataCompDR-12M上从零开始训练基于ViT-B/16的CLIP时,大约一天就能实现ImageNet-val上的61.7%的零样本分类。 在使用比以前的工作更少的训练计算预算的情况下,使用DataCompDR-1B进行训练在多个指标上取得了新的最先进性能(见图2)。利用DataCompDR,作者探索了设计空间,并获得了比前人更好的时延-准确...
每个视频仅使用中间帧显示,如果与 GT 视频匹配,则用绿色边框,否则用红色边框。总体而言,所有检索到的视频都与文本 Query 具有相似的语义意义,即使在正确视频没有在第一个排名检索到的情况下也是如此。 参考 [1].Learning text-to-video retrieval from image captioning....
CLIP2TV: An Empirical Study on Transformer-based Methods for Video-Text Retrieval 论文地址:https://arxiv.org/abs/2111.05610代码地址:未开源 2.2.2. 论文动机 目前的视频文本检索其实就是由两部分组成,一部分是视频和文本的编码器,...
视频检索,CLIP4clip中CLIP指OpenAI的CLIP模型,clip指的是视频中的clip。CLIP模型很适合做Retrieval(检索)任务,因为它就是做图像和文本之间相似性,根据相似性可以去做ranking、matching以及retrieve等任务。而且由于双塔结构(图像文本编码器分开),得到的image embedding和text embedding做一步点乘就可以计算相似度,因此非常容...
Sketches and texts are two input modes of queries that are widely used in image retrieval tasks of different granularities. Text-based image retrieval (TBIR) is mainly used for coarse-grained retrieval, while sketch-based image retrieval (SBIR) aims to retrieve images based on hand-drawn sketches...