对于文生图模型,目前常采用的定量指标是FID(Fréchet inception distance)和CLIP score,其中FID可以衡量生成图像的逼真度(image fidelity),而CLIP score评测的是生成的图像与输入文本的一致性,其中FID越低越好,而CLIP score是越大越好。当CFG的gudiance scale参数设置不同时,FID和CLIP score会发生变化,下图为不同的gud...
super_res_feats = clip_model(super_res) score = F.cosine_similarity(gt_feats,super_res_features) S2-NAIP数据集 本文构建了一个新的数据集,名为S2-NAIP,包含120万对低分辨率Sentinel-2时间序列和高分辨率NAIP图像。通过这个数据集,我们的目标是测量增加训练数据规模是否会提高模型性能,同时发布一个完全基...
CLIP在结构化的文本-图像匹配上表现不够,如通过clip score并不能区别一张图是人咬狗和狗咬人. 作者认为造成这个问题的原因是CLIP在学习多模态场景中的representations时未能充分利用结构化知识. 文章提出 Structure-CLIP ,一个端到端的框架,通过集成场景图知识来增强多模态结构化表示. ♂️: 1.增加难例负样本...
左图在计算CLIP score时,text采用原始caption(ground truth caption),从整体上来看,无论是采用合成的长caption还是短caption,其CLIP score比只采用原始caption要好一点,但是波动比较大 右图计算CLIP score时,text采用合成的长caption,这里就可以明显看到:合成长caption > 合成短caption > 原始caption,而且CLIP score要比...
您好!谢谢您及时的回复,我的问题目前还没有得到解决。我感觉似乎不是测试数据的问题,因为我看到同样有人也是得出了31左右的clip score,如下图所示: , 我想是不是可能是少做了什么操作导致的? Sophia-615 commentedon Mar 3, 2024 Sophia-615 Taited commentedon Mar 3, 2024 ...
(二)标题选择。自动生成的标题在质量上有所不同。作者选择与图像文本兼容性高的标题,以消除训练中潜在噪声。上述图像标题生成模型没有输出置信度分数;因此,作者使用CLIP-Score [25] 作为生成的标题与相应输入视频帧之间的质量度量。 在表2中,作者评估了这种过滤是否有益。在这个实验设置中,作者用单个标题作为视频标...
{"success": true, "score": 85.67, "scoreJson": {"score": 85.67, "mean_recall": 85.67, "r1": 71.2, "r5": 90.5, "r10": 95.3}} 关于整套跨模态检索的训练和测试流程,我们以MUGE检索数据集(多模态电商图文挑战赛)为例,也提供了一个包含上述全部流程并可运行的Jupyter Notebook(下载链接),欢迎大...
.score span{ text-align: center; } 95 $('.circle').each(function() {varself=$(this);varparts ={ point :180, deg : self.find(
accuracy = accuracy_score(df_results.y_true, df_results.y_pred) print(f'Accuracy - {round(accuracy,2)}') return accuracy, df_results 单个图像可以使用classify()方法进行分类: prompts = ['no glasses','glasses'] image_results = CustomClassifier(prompts).classify(image_path) ...