他们发现原生的 llama3 8B 甚至无法找到十分匹配的 caption，例如 plane 和 bat 的距离更近，但是离 airplane 的距离更远，这有点离谱了，因此它只取得了 18.4% 的召回率。显然，这样的输出空间无法给 CLIP 的 vision encoder 一个有意义的监督，LLM 无法帮助 CLIP 的进行有意义的特征学习。图像描述对比微调是...
img_comp_cond_embeds = encode_image_masked(clipvision, image_composition, batch_size=encode_batch_size) if is_plus: img_cond_embeds = img_cond_embeds.penultimate_hidden_states image_negative = image_negative if image_negative is not None else torch.zeros([1, 224, 224, 3]) img_uncond_...
CLIP的模型结构相对比较简单,体现了“大道至简”的设计原则,其模型框架图如下图所示: 为了建立图像和文本的关联性,CLIP首先分别构建了图像和文本的Encoder,分别对图像和文本进行特征抽取。对于图像而言,CLIP使用的Backbone可以是经典的ResNet系列模型,也可以是更先进的Transfomer类模型,例如VIT等;对于文本,CLIP一般使用BER...
name=image_encoder_model_name, base=BaseModelType.Any, type=ModelType.CLIPVision ) found = len(image_encoder_models) > 0 if not found: context.logger.warning( f"The image encoder required by this IP Adapter ({image_encoder_model_name}) is not installed." ...
如下图所示,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。 这里对提取的文本特征和图像特征进行对比学习。对于一个包含N个文本-图像对的训练batch,将N个文本...
为了建立图像和文本的关联性,CLIP首先分别构建了图像和文本的Encoder,分别对图像和文本进行特征抽取。对于图像而言,CLIP使用的Backbone可以是经典的ResNet系列模型,也可以是更先进的Transfomer类模型,例如VIT等;对于文本,CLIP一般使用BERT类模型进行特征抽取,也包括RoBERTa等。在特征抽取之后,CLIP分别对提取的向量进行Normaliza...
we surprisingly find that CLIP can adapt to dense prediction tasks by simply introducing a novel Correlative Self-Attention (CSA) mechanism. Specifically, we replace the traditional self-attention block of CLIP vision encoder's last layer by our CSA module and reuse its pretrained projection matrices...
Transformer模型主要由两部分组成:Encoder和Decoder。在Encoder部分,它采用多头自注意力机制和位置编码来捕捉输入序列的上下文信息;在Decoder部分,它采用自回归的方式生成输出序列。Transformer的强大之处在于它能够处理长序列数据,并且能够有效地捕获上下文信息。 ViTViT(Vision Transformer)是Transformer在计算机视觉领域的扩展。
# image_encoder - ResNet or Vision Transformer# text_encoder - CBOW or Text Transformer# I[n, h, w, c] - minibatch of aligned images# T[n, l] - minibatch of aligned texts# W_i[d_i, d_e] - learned proj of image to embed# W_t[d_t, d_e] - learned proj of text to ...
vision models are good at one task and one task only, and require significant effort to adapt to a new task; and models that perform well on benchmarks have disappointingly poor performance on stress tests,1, 2, 3, 4 casting doubt on the entire deep learning approach to computer vision....