作者基于最新的MobileCLIP-S0模型[33]构建了作者的架构,并通过多种方式对其进行了增强。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-...
4.2 Image-Text retrieval 预训练后,所提出的模型在图像文本检索任务(即 COCO 和 Flickr30K)的零样本设置中进行评估。预训练的模型用于分别从图像和文本中提取嵌入。图像嵌入和文本嵌入之间的相似度分数用于排名。我们使用 R@K 来报告前 K 个检索项目的召回率。如表 1 所示,定量实验结果证明我们在所有指标方面均优...
在下游 retrieval tasks上将本文的模型与CLIP进行了比较。 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...
在从ImageNet数据集对图像进行分类任务进行从零开始训练时,MCi2达到了与FastViT(之前的混合视觉Transformer状态最先进)相同的Top-1准确率84.5%,同时比FastViT小15%且比FastViT快14.3%。有关更多细节,请参阅附录A。 5 Experiments 在这个部分,作者介绍了作者的实验设置,对所提出的作者的方法和快速MobileCLIP架构进行...
文本-图像检索(Text-Image Retrieval)的目的是在给出一个特定的文本查询时,从一个大型的图像集合中检索出一个最相关的图像列表。随着信息交互和社交场景的快速发展,该任务一直被认为是跨模态应用的一个关键组成部分,并被各种现实世界的场景所需求,如电子商业平台,网站等。
Image-text pretrainedtemporal transformervideo-text retrievalWe present a novel network to transfer the image-language pre-trained 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...
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....
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。
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。
encode_image(self, image): return self.visual(image) # 文本编码器 def encode_text(self, text): x = self.token_embedding(text) x = x + self.positional_embedding x = self.transformer(x) x = self.ln_final(x) select = [] index = zip( paddle.arange(x.shape[0]).numpy(), text....