4亿个image-text数据对。 To test this we constructed a new dataset of 400 million (image, text) pairs collected form a variety of publicly available sources on the Internet. 可参考的构建数据集的方式:https://github.com/jcpeterson/openwebtext 编码器 图像:ResNet、Vision-Transformer(ViT) 文本:T...
CLIP 构建了一个新的数据集,从互联网上的各种公开来源收集了4亿(图像、文字)对,得到的数据集与用于训练GPT - 2的超文本数据集具有相似的总词数,并将该数据集称为WIT for WebImageText。 方法 将目标定义为:预测文本与图像配对,而不是文本的确切单词。这种方法与之前方法相比大大提升了效率。 下图总结了具体...
然后,对图像和文本进行预处理并提取特征: image = preprocess(Image.open("CLIP.png")).unsqueeze(0).to(device) text = clip.tokenize(["a diagram", "a dog", "a cat"]).to(device) with torch.no_grad(): image_features = model.encode_image(image) text_features = model.encode_text(text) ...
image_vectors /= np.linalg.norm(image_vectors, axis=-1, keepdims=True)cosine_similarities = text_vector @ image_vectors 我们需要先进性如下操作：# add bias to the image vectorsimage_vectors += scale * textness_bias# or add bias to the text vectortext_vector += scale * textness_bias 下...
Another interesting finding was that adding the bias to the text vector was much more effective than adding it to the image vectors.textness_bias = model.linear.weight[1]text_vector += scale * textness_biasThe bigger the scale, the more emphasis CLIP puts on textual similarity. Let's ...
所以,本文提出的训练系统将 image-to-text 构建成了一个更简单的任务,将自然语言描述的 text 看成一个整体,去学习和哪个 image 来匹配,而非学习 text 中的每个 word。这样的思路将在 Imagenet 上的零样本迁移学习速度提升了 4x CLIP 的思路: 给定一个 batch,包含 N 对儿(image,text) CLIP 的训练目标是预...
logits=image_features @ text_features.T# 使用温度缩放 softmax temperature=0.07logits=logits/temperature # 对角线元素是正样本对的相似度 labels=torch.arange(logits.size(0)).to(logits.device)loss=nn.CrossEntropyLoss()(logits,labels)returnloss ...
image, class_id = cifar100[3637] display(image) image_input = transforms(image).unsqueeze(0) text_inputs = tokenize(["a photo of a %s" % c for c in classes]) # 计算特征 with paddle.no_grad(): image_features = model.encode_image(image_input) text_features = model.encode_text(...
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....
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....