(和t2vlad一样,其实就是全局和局部的对齐) 作者使用CLIP的text encoder来生成文本特征,Ft= { ftcls, ft0, ft1, ..., ftn−1} ,将[cls]的输出ftcls作为文本的全局特征,和视频特征fgv进行全局匹配 受Netvlad的启发,作者提出了一个temporal alignment block通过使用共享的center来聚合不同模态的token嵌入 使用...
可以看到,在使用了TOnICS与LTR之后,本文方法在Zero-Shot中的Image Retrieval超越了CLIP。即便没有使用LTR并且随机采样,也能在Image Retrieval的R@5上超越CLIP。增加LTR有助于提高Text Retrieval的表现,虽然会一定程度降低Image Retrieval的表现,但是降低之后仍然要高于CLIP的结果。
与CLIP基线相比,作者的LightCLIP在ResNet18、MobileNet-V2和Swin-Nano图像编码器上分别将平均零样本准确率提高了7.1%/6.7%/7.9%。 Zero-shot Image-Text Retrieval 在包括Flickr30K和MS-COCO在内的两个检索基准上评估LightCLIP。零样本检索结果如表3所示。实验结果表明,LightCLIP在不同图像编码器上带来持续改进。 特...
PMC-OA 数据集对于 Image-Text Retrieval 的提升显著 我们将用 PMC-OA 预训练的模型 PMC-CLIP 在 ROCO 上进行测试,并且在数据预处理中完全去除了 ROCO 与 PMC-OA 重合的部分。如表 1 所示,用PMC-OA进行预训练在 Image-to-Text 和 Text-to-Image 上均有显著提升。 特别地,PMC-OA Beta 表示使用未经过子...
The length of the text token is restricted to 77, and an empirical study shows the actual effective length is even less than 20. This prevents CLIP from handling detailed descriptions, limiting its applications for image retrieval and text-to-image generation with extensive prerequisites. To this...
We present CLIP2Video network to transfer the image-language pre-training model to video-text retrieval in an end-to-end manner. Leading approaches in the domain of video-and-language learning try to distill the spatio-temporal video features and multi-modal interaction between videos and language...
Chinese version of CLIP which achieves Chinese cross-modal retrieval and representation generation. nlpcomputer-visiondeep-learningtransformerspytorchchinesepretrained-modelsmulti-modalclipcoreml-modelscontrastive-lossvision-languagemulti-modal-learningimage-text-retrievalvision-and-language-pre-training ...
Official implementation and dataset for the NAACL 2024 paper "ComCLIP: Training-Free Compositional Image and Text Matching" sites.google.com/view/comclip Topics causality clip svo slip vision-and-language compositionality flickr8k-dataset image-text-matching flickr30k image-text-retrieval winoground...
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,因此非常容易扩展。
内容提示: PMC-CLIP: Contrastive Language-ImagePre-training using Biomedical DocumentsWeixiong Lin 1,∗ , Ziheng Zhao 1,∗ , Xiaoman Zhang 1,2 , Chaoyi Wu 1,2 , YaZhang 1,2 , Yanfeng Wang 1,2 , and Weidi Xie 1,2,†1Cooperative Medianet Innovation Center, Shanghai Jiao Tong ...