CLIP in Hugging Face：https://huggingface.co/docs/transformers/model_doc/clip OpenAI Clip：https:/...
使用CLIP进行搜索 通过使用来自hugging face的预训练CLIP模型,我们可以构建一个简单而强大的视频搜索引擎,并且具有自然语言能力,而且不需要进行特征工程的处理。 我们需要用到以下的软件 Python≥= 3.8,ffmpeg,opencv 通过文本搜索视频的技术有很多。我们可以将搜索引擎将由两部分组成,索引和搜索。 索引 视频索引通常涉及...
要加载模型,我们将使用from_pretrained方法,并传递此特定任务的正确检查点。 然后使用Hugging Face的Transformers库为clip模型加载一个预训练的处理器 from transformers import AutoProcessor processor = AutoProcessor.from_pretrained( "./models/openai/clip-vit-large-patch14") 5、加载和显示图像 为了加载图像,我们...
preprocess=clip.load("ViT-B/32",device=device)image=preprocess(Image.open("CLIP.png")).unsqueeze(0).to(device)text=clip.tokenize(["a diagram","a dog","a cat"]).to(device)withtorch.no_grad():image_features=model.encode_image(image)text_features=model.encode_text(text)logits_per...
通过使用来自hugging face的预训练CLIP模型,我们可以构建一个简单而强大的视频搜索引擎,并且具有自然语言能力,而且不需要进行特征工程的处理。 我们需要用到以下的软件 复制 Python≥=3.8,ffmpeg,opencv 1. 通过文本搜索视频的技术有很多。我们可以将搜索引擎将由两部分组成,索引和搜索。
一小时讲透【Diffusion Model 】扩散模型!入门真的没你想的那么难…… (AI人工智能/深度学习/计算机视觉/CV/大模型) 767 25 7:12:33 App 手把手教你基于【Python+OpenCV】实现的图像处理实战,原理详解+项目实战,同济大佬带你3小时搞定毕设! 6602 19 15:47:57 App AI研究方向这么多,该怎么确定?那个方向最...
通过使用来自hugging face的预训练CLIP模型,我们可以构建一个简单而强大的视频搜索引擎,并且具有自然语言能力,而且不需要进行特征工程的处理。 我们需要用到以下的软件 Python≥= 3.8,ffmpeg,opencv 通过文本搜索视频的技术有很多。我们可以将搜索引擎将由两部分组成,索引和搜索。
Jina AI 一直积极推动开源社区发展,致力于建立开源搜索基础。因此,我们在 Hugging Face 上发布了 Jina CLIP v1 模型,采用 Apache 2.0 许可证,欢迎大家下载使用。 你可以在 Hugging Face 的 jina-clip-v1 模型页面上找到示例代码,用于在你自己的系统或云部署中下载并运行此模型。
model(image: Tensor, text: Tensor) 给定一批图像和一批文本标记,返回两个张量,包含对应于每个图像和文本输入的logit分数。其值是对应图像和文本特征之间的相似度的余弦值,乘以100。 2.案例介绍 2.1 零样本能力 下面的代码使用CLIP执行零样本预测,如本文附录B所示。本例从CIFAR-100数据集获取图像,并在数据集的100...
local_model_path CLIP 模型存放路径。 脚本运行将下载 CLIP 模型,需指定其客户端存放路径。本示例使用相对路径,指定于压缩包所在文件夹models下。 model_name CLIP 模型名称。 默认为openai/clip-vit-base-patch32模型。如需更换为其他 CLIP 模型,请参见 Huggingface Models。注意格式:Hugging face 仓库名/模型名称...