6.构建CLIP模型:这里根据传入的参数,拼接了视觉模型和文本模型的配置文件路径,然后加载并解析了视觉模型和文本模型的配置文件,将其存储在model_info中,最后将args.use_flash_attention设置到model_info中。最后构建了CLIP模型实例,并传入了model_info中的参数 vision_model_config_file = Path(__file__).parent.pare...
在transformers仓库中可以看到clip的源码,首先是CLIPModel类,继承自PreTrainedModel,这个类是所有模型的基类,包含了一些通用的方法,比如保存模型、加载模型、初始化权重等。 继承关系为:CLIPModel-> CLIPPreTrainedModel-> PreTrainedModel CLIPConfig CLIPConfig 中主要是定义一些参数,比如vision_config、text_config、projecti...
VISION_CONFIG = "vision_config" class CLIPVisionModelOnnxConfig(VisionOnnxConfig): NORMALIZED_CONFIG_CLASS = NormalizedVisionConfig @property def inputs(self) -> Dict[str, Dict[int, str]]: return {"pixel_values": {0: "batch_size", 1: "num_channels", 2: "height", 3: "width"}} @...
CLIPVisionModel errors on trying to load openai/clip-vit-base-patch16, which was added to HF (using CLIPModel for loading patch16 as the documentation example for that repo works without error) It appears that the model is architected as...
定义输出数据类:CLIPVisionModelOutput, CLIPTextModelOutput,和 CLIPOutput 是为了方便模型输出而定义的数据类。它们包括模型的不同输出,如嵌入、隐藏状态和注意力权重等。 定义嵌入层:CLIPVisionEmbeddings 和CLIPTextEmbeddings 分别定义了 CLIP 模型中用于图像和文本输入的嵌入层。这些层将输入数据转换为模型可以处理的...
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。 Abstract 最先进的计算机视觉系统经过训练可以预测一组固定的预定对象类别。这种受限的监督形式限制了...
在Vision Transformer (ViT) 结构中，Alpha通道通过一个与RGB卷积层平行的Alpha卷积层进行处理。在训练...
Ii-A1 Vision Language Models 视觉-语言模型(VLMs)迅速崛起,在视觉信息与自然语言之间建立了强烈的联系。这些模型学习表示图像及其相应的文本描述,解锁了一系列多样化的能力,从生成捕捉场景动态和情感的详细图像标题,到回答关于视觉内容的复杂问题。它们在视觉与语言之间架起桥梁的能力,为各个领域的重大进步开启了大门。
CoOp明显是受到了AutoPrompt的启发,并且CoOp发现CLIP实际上就是prompt在visual-language model中的一个应用,于是CoOp在CLIP的基础上进一步进行改进。 CoOp先在四个数据集上做实验,发现更合理的prompt能够大幅度的提升分类精度尤其是使用了本文提出的CoOp之后,...
基于特定任务的微调,作者考虑了三个任务:视觉问答(Visual Question Answering)、图像字幕( Image Captioning)、视觉和语言导航(Vision-and-Language Navigation)。在V&L预训练中,作者将原来的region特征转换为了CLIP。 4 方法 4.1. Backgrou...