1. ViT(Vision Transformer) 2. CLIP(Contrastive Language-Image Pre-Training) 3. BLIP(Bootstrapped Language-Image Pretraining) 4. EfficientNet 5. DINO-v2 步骤1:数据准备 步骤2:特征提取 步骤3:使用FAISS余弦相似度 步骤4: 模型测试 图像相似性搜索的核心在于一个简单的想法:图像可以表示为高维空间中...
像openai/clip-vit-base-patch32这样的模型可以有效地对齐图像和文本嵌入,但由于其训练方法和上下文限制,并未针对文本到文本检索进行优化。 jina-clip-v1通过在这两个领域提供强大的性能来弥补这一差距。其文本组件与 的检索效率相匹配jina-embeddings-v2-base-en,而其整体架构则为跨模态检索树立了新的标杆。这种...
model = CLIPModel.from_pretrained( "openai/clip-vit-base-patch32" ) .to(device)tokenizer = Aut...
利用这一策略,研究人员训练了多个规模的模型,从最小的 ResNet-50、ViT-Base 和 Large,直到 ViT-Huge 应有尽有,目前已经全部开放,用户完全可以按需使用最适合自身场景的模型: 3. 实验 多项实验数据表明,Chinese-CLIP 可以在中文跨模态检索取得最优表现,其中在中文原生的电商图像检索数据集 MUGE 上,多个规模的 Ch...
CLIP可用于图像分类任务,CLIP将图像与其对应的文本描述相关联的能力使其能够很好地泛化到新的类别,并与其他图像分类模型相比提高性能。比如说HuggingFace提供了的这个简单的例子 from PIL import Imageimport requestsfrom transformers import CLIPProcessor, CLIPModelmodel = CLIPModel.from_pretrained("openai/clip-vit-...
在收集样本之后,我们需要将它们计算成CLIP模型可用的东西。首先需要将每个样本转换为图像张量嵌入。from transformers import CLIPProcessorfrom PIL import Imageclip_processor = CLIPProcessor.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch32")def clip_embeddings(image): inputs = clip_processor(images=image, r...
此脚本我们用的就是 RN50 作为预训练模型进行训练的。train 我们在本地将所需文件全部准备好以后,按下面的格式压缩成压缩包,压缩包内容为俩个文件夹,分别是 Chinese-CLIP 与 TX_6icon:Chinese-CLIP/├── run_scripts/│ ├── muge_finetune_vit-b-16_rbt-base.sh│ ├── flickr30k_fine...
模型选择 对于监督模型,研究者使用了 ViT 的预训练 DeiT3- Base/16,它与 ViT-Base/16 架构相同,但训练方法有所改进;此外还使用了 ConvNeXt-Base。对于 CLIP 模型,研究者使用了 OpenCLIP 中 ViT-Base/16 和 ConvNeXt-Base 的视觉...
模型选择 对于监督模型,研究者使用了 ViT 的预训练 DeiT3- Base/16,它与 ViT-Base/16 架构相同,但训练方法有所改进;此外还使用了 ConvNeXt-Base。对于 CLIP 模型,研究者使用了 OpenCLIP 中 ViT-Base/16 和 ConvNeXt-Base 的视觉编码器。 请注意,这些模型的性能与最初的 OpenAI 模型略有不同。所有模型检...
MobileCLIP家族在零样本任务上获得了最先进的时延-准确性权衡,包括创纪录地成为基于ViT-B/16的CLIP模型的新最佳。 2 Related Work CLIP的高效学习。可以通过利用增强的训练目标来提高学习效率。例如图像掩码、单模态自监督、细粒度图像文本对齐、图像文本标签空间的对比学习以及成对Sigmoid损失。最近,CLIPa提出了在多个...