在当今多模态领域，CLIP 模型凭借其卓越的视觉与文本对齐能力，推动了视觉基础模型的发展。CLIP 通过对大规模图文对的对比学习，将视觉与语言信号嵌入到同一特征空间中，受到了广泛应用。然而，CLIP 的文本处理能力被广为诟病，难以充分理解长文本和复杂的知识表达。随着大语言模型的发展，新的可能性逐渐显现：LLM 可以...
HuggingFace 一周内的下载量就破了两万,GitHub 也突破了 200+ stars! 值得注意的是, LLM2CLIP 可以让完全用英文训练的 CLIP 模型,在中文检索任务中超越中文 CLIP。 此外,LLM2CLIP 也能够在多模态大模型(如 LLaVA)的训练中显著提升复杂视觉推理的表现。 代码与模型均已公开,欢迎访问 https://aka.ms/llm2c
流行的CLIP模型预先在图像/描述符对上进行训练,可以产生良好的全局图像特征,但并未被训练以生成高质量的2D特征图。为了提取与语义分割相关的密集特征图,CLIP提出重新访问模型中最后注意力层的全局注意池化层。 实际上,放弃了该层的 Query 和键嵌入,并将值投影和最后线性层都转换为卷积 1×1 层。使用这个新模型,名...
CLIP包括两个模型:Text Encoder和Image Encoder,其中Text Encoder用来提取文本的特征,可以采用NLP中常用的text transformer模型;而Image Encoder用来提取图像的特征,可以采用常用CNN模型或者vision transformer。 CLIP是一种基于对比学习的多模态模型,它的创新之处在于能够将图像和文本映射到一个共享的向量空间中,从而使得模型...
除了最大规模的 EVA- CLIP-18B 模型,团队还训练了中等规模的 EVA-CLIP-8B 模型,并在实验中设置不同规模的模型使用近乎相同规模的训练数据,考察 EVA weak-to-strong vision scaling 在扩大模型规模方面的有效性。 实验结果表明,在保持数据量几乎不变的条件下,按照 EVA weak-to-strong 方法仅对模型规模进行扩增,...
1. 模型架构 CLIP 的核心思想是使用对比学习（contrastive learning），通过对图像和文本进行共同训练，来学习两者之间的关联。CLIP 模型由两部分组成：视觉编码器：通常使用如 ResNet 或 ViT（Vision Transformer）架构，用于处理图像并将其编码为特征向量；文本编码器：使用 Transformer 架构，将输入的文本描述转换为特征...
import paddle from clip import tokenize, load_model from paddle.vision.datasets import Cifar100 # 加载模型 model, transforms = load_model('ViT_B_32', pretrained=True) # 加载 Cifar100 数据集 cifar100 = Cifar100(mode='test', backend='pil') classes = [ 'apple', 'aquarium_fish', 'baby'...
vision_layers视觉encoder参数,在resnet系列模型中是tuple,VIT模型中是一个整型; vision_width视觉encoder参数,不同版本CLIP不同; vision_patch_size视觉encoder参数,只在VIT中有用到; context_length文本encoder参数,为上下文长度,本实验中为77; vocab_size为词汇数目,本实验中为49408; transformer_widthtransformer宽度...
如果有兴趣利用 CLIP 生成的高质量图像-文本嵌入，OpenAI 已发布该模型的 python 包。 在这个包中，下载不同版本的 CLIP（即，使用VIT或 ResNet 风格的图像编码器和不同大小模型）该包使用 PyTorch 实现， 只需使用 pip 下载包并检查/下载可用的预训练模型。import clipavailable_models = clip.available_models(...
除了vision transformer,另外一个对计算机视觉影响比较大的工作就是Open AI在2021年1月份发布的DALL-E和CLIP,这两个都属于结合图像和文本的多模态模型,其中DALL-E是基于文本来生成模型的模型,而CLIP是用文本作为监督信号来训练可迁移的视觉模型,这两个工作也像ViT一样带动了一波新的研究高潮。这篇文章将首先介绍...