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...
将该提示词输入到CLIP的text encoder中。输出Gaze-irrelevant Features。 Distill to CLIP Feature Space 用于蒸馏CLIP的vision encoder,对齐CNN和CLIP的vision encoder。 整个过程的公式为:g=F(M(E(x))),输入图像,CNN encoder提取特征,MLP将特征分隔为gaze相关和无关,gaze相关的特征输入一个全连接层E中估计视线方向。
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." ...
self.text_projection = nn.Linear(self.text_embed_dim, self.projection_dim, bias=False 其中,CLIPTextTransformer和CLIPVisionTransformer分别是基于BERT和VIT的特征提取器。前向传播的过程也比较简洁: vision_outputs = self.vision_model(...) text_outputs = self.text_model(...) image_embeds = vision_o...
No Description At install and configuration time, if the user asks to install an IP adapter model, the configuration system will install the corresponding image encoder (clip_vision model) needed by the chosen model. However, as we transition to a state in which all model installation is done...
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。
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 of query, key, and value, leading to a training-free adaptation approach for CLIP's zero-shot semantic segmentation. Extensive experiments...
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...
image_encoder:负责编码图像的神经网络主干(eg,ResNet或Vision Transformer等)。 text_encoder:表示负责编码文本信息的神经网络架构(eg,CBOW或BERT等)。 原始CLIP模型是从零开始训练的,而没有使用预训练的权重来初始化图像编码器和文本编码器,因为它们用于训练其CLIP模型的数据集体量很大(4亿个图像-文本对)。在这篇...
如下图所示,为了利用自然语言信息作为和图像表示学习的监督信息,CLIP 模型由 Vision Transformer 和 Bert-Encoder 双塔结构组成,图像部分由 Vision Transformer 进行编码,文本部分由 Transformer-Encoder2 进行编码; 2)Contrastive Loss 计算 对比学习简介:假定一个 batch 有 N 个图像-文本对组成,该 batch 理论上可以产...