CLIP-VG采用了一个简单而高效的纯Transformer编码器架构,该架构只需要调整少量参数,以最小的训练资源实现CLIP模型向视觉定位任务的迁移。为了防止灾难性遗忘,并保持CLIP的泛化能力,CLIP的编码器参数在训练过程中被冻结,只有与Transformer相关的少量参数被更新和优化。最后使用回归多层感知器(MLP)作为最终的回归层,用于预测...
视觉定位(Visual Grounding,VG),又称指代表达理解(Referring Expression Comprehension,REC),或短语定位(Phrase Grounding, PG),是指在特定图像中定位文本表达句子所描述的边界框(bounding box,即bbox)区域,这一技术已成为视觉问答[6]、视觉语言导航[7]等视觉语言(Vision-Language, V-L)领域的关键技术之一。 由于其...
,也就是 CLIPVG 总的优化对象。 损失函数 类似于 StyleGAN-NADA 和 CLIPstyler,CLIPVG 使用了一个方向性的 CLIP 损失来度量生成图像和描述文字之间的对应关系,其定义如下, 其中 表示输入的文字描述。 是一个固定的参考文字,在 CLIPVG 中设为 "photo", 是生成的图像(要优化的对象)。 是原始图像。 和 分别是...
对于关键组件对泛化性能影响的消融研究:如表IX所示,从FastTCM中移除元查询和BSM组件会大幅恶化泛化性能,突出了这些组件的重要性和有效性。同样,移除VG和LM组件也会导致泛化性能的大幅下降,进一步验证了它们的效果。最后,当我们移除所有这些组件时...
本文提出了CLIPVG,一个文字引导的图像编辑(manipulation)框架,使用可微矢量图,是首个不需要生成模型的、基于CLIP的图像编辑框架。 核心思想 将输入的光栅图片以多轮矢量化策略矢量化,得到图片对应的多组绘制参数(就是一个矢量图形),形状及颜色可以独立控制。 通过可微2D矢量图光栅化器(Li et al. 2020b) ,即Diff...
Visual Genome (VG), SBU Captions (SBU) Google Conceptual Captions (GCC)。 ALBEF 代码2021年7月16首次提交。 v1版本论文于2021年7月16日挂在Arxiv上,v2版本2021年10月7号更新,论文《Align before Fuse: Vision and Language Representation Learning with Momentum Distillation》。
[TMM 2023] Self-paced Curriculum Adapting of CLIP for Visual Grounding. - CLIP-VG/pseudo_label_generation_module/README.md at master · linhuixiao/CLIP-VG
CLIPVG Optimization Default Setting python main.py \ --svg images/pitt.svg \ --prompts"Joker, Heath Ledger" ROI Prompts #The first prompt is always defined for the whole image, followed by the extra ROI prompts.#The extra ROIs are defined by x1, y1, w1, h1, x2, y2, w2, h2, ....
转M2VCLIP转M4VCLIP转MASKCLIP转MATCLIP转MATTECLIP转MIFFCLIP转MKVCLIP转MNGCLIP转MONOCLIP转MOVCLIP转MP4CLIP转MPCCLIP转MPEGCLIP转MPGCLIP转MSLCLIP转MSVGCLIP转MTVCLIP转MVGCLIP转NULLCLIP转OCLIP转PCDSCLIP转PCLCLIP转PDFACLIP转PGXCLIP转PJPEGCLIP转PNG00CLIP转PNG24CLIP转PNG32CLIP转PNG48CLIP转PNG64CLIP转PNG...
借助这些有效的设计,DetCLIPv3展示了卓越的开词汇检测性能,例如,作者的Swin-T Backbone 模型在LVIS minival基准上取得了显著的47.0零样本固定AP,分别优于GLIPv2、GroundingDINO和DetCLIPv2 18.0/19.6/6.6 AP。DetCLIPv3在VG数据集上的密集字幕任务也取得了先进的19.7 AP,展示了其强大的生成能力。