image = PIL.Image.open("../resources/ASTRONAUTS.jpg") # Preprocess the image image_input = preprocess(image).unsqueeze(0).to(device) # Encode the image using the CLIP model with torch.no_grad(): image_features = model.encode_image(image_input) # Define a list of text prompts prompts ...
最近在调研了一些文图匹配方向的文章,然后筛选了一些比较好的文章进行了精读,写了一些笔记,我这里分享出来给大家,希望相互交流学习,共同探索Image Text Retrieval方向的技术。 近几年来图文检索的研究集中在特征提取,特征对齐,系统效率,预训练这四方面。特征提取包括视觉语义嵌入,交叉注意力和自适应的方法三种,特征对齐...
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-...
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...
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。 特别是,在Flickr30K上的图像到文本的Top-1命中率改进显著,这可以归因于作者在预训练期间精心设计的对齐目标和网络架构。
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。
In addition, we collect a large event-rich dataset (106,875 images) for pretraining, which provides a more challenging image retrieval benchmark to assess the understanding of complicated lengthy sentences. Experiments show that our zero-shot CLIP-Event outperforms the state-of-the-art ...
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...
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 ...