这时CLIP已经完成了其全部训练过程,完全不需要ImageNet或其它数据集中的图像-类别标签,即可以直接做图像分类了,这也是CLIP这个模型最大的亮点:zero-shot图像分类。 zero-shot图像分类步骤如下: 根据所迁移的数据集将所有类别转换为文本。这里以Imagenet有1000类为例,我们得到了1000个文本:A photo of {label}。我们将...
ImageNetV2紧随原始ImageNet数据集的创建过程，这表明监督适应的增益集中在ImageNet分布附近。性能在ImageNe...
在ImageNet、CIFAR10/100、STL10和PascalVOC2007等"更广义的"分类数据集上,二者的性能相对相似,在所有情况下,Zero-Shot CLIP都有轻微的优势。在STL10上,CLIP在不使用任何训练样本的情况下达到了99.3%的精度。在Kinetics70上,CLIP的表现比ResNet-50高出14.5%,在UCF101上,Zero-Shot CLIP的性能也比ResNet-50的性...
最近LAION使用开源代码OpenCLIP框架训练了一个全新的 ViT-G/14 CLIP 模型,在 ImageNet数据集上,原版OpenAI CLIP的准确率只有75.4%,而OpenCLIP实现了80.1% 的zero-shot准确率,在 MS COCO 上实现了74.9% 的zero-shot图像检索(Recall@5),这也是目前性能最强的开源 CLIP 模型。 LAION全称为Large-scale Artificial...
广泛的任务处理能力：由于它的预训练数据集来自互联网，CLIP 具有处理各种复杂任务的能力，而不仅仅是单一任务的分类模型；零样本学习（zero-shot learning）：CLIP 可以在不需要任务特定的微调情况下，直接在没有见过的任务上进行推断。对于像 ImageNet 这样的图像分类任务，CLIP 甚至在未经过微调的情况下，能够超越...
在三个下游任务上的实验,包括zero-shot图像分类、zero-shot图像文本检索和图像目标检测,验证了所提出的金字塔CLIP的有效性。特别是,在1500万图像-文本对的预训练数据量相同的情况下,基于ResNet-50/ViT-B32/ViT-B16的PyramidCLIP在ImageNet...
简介:ImageNet零样本准确率首次超过80%,地表最强开源CLIP模型更新 用CLIP做Zero-shot分类 从上面的描述中可以知道,图像和文本编码器可以创建一个512维的向量,将输入的图像和文本输入映射到相同的向量空间。 用CLIP做Zero-shot分类也就是把类别信息放入到文本句子中。
大量的实验表明,FILIP通过有效地学习细粒度表示,在多个下游任务上获得了SOTA的性能,包括zero-shot图像分类和图文检索。FILIP在Zero-Shot ImageNet分类中达到77.1%的Top-1精度。对单词patch对齐的可视化进一步表明,FILIP学习了有意义的细粒度特征,具有良好的定位能力。
2016年,在ImageNet上训练后的分类模型,sota准确率仍然还不到80%;时至今日,仅靠大规模预训练模型的zero-shot泛化就能达到80.1%的准确率。 最近LAION使用开源代码OpenCLIP框架训练了一个全新的ViT-G/14 CLIP模型,在 ImageNet数据集上,原版OpenAI CLIP的准确率只有75.4%,而OpenCLIP实现了80.1% 的zero-shot准确率...
大量的实验表明,FILIP通过有效地学习细粒度表示,在多个下游任务上获得了SOTA的性能,包括zero-shot图像分类和图文检索。FILIP在Zero-Shot ImageNet分类中达到77.1%的Top-1精度。对单词patch对齐的可视化进一步表明,FILIP学习了有意义的细粒度...