display_labels=labels)disp.plot(xticks_rotation="vertical")在clip-vit-base-patch32模型上的accuracy...
这两天我开源了Coin-CLIP 模型breezedeus/coin-clip-vit-base-patch32 ,它是在 OpenAI 的CLIP (ViT-B/32) 模型基础上,利用对比学习技术在超过 340,000 张硬币图片数据上微调得到的。 Coin-CLIP 旨在提高模型针对硬币图片的特征提取能力,从而实现更准确的以图搜图功能。该模型结合了视觉变换器(ViT)的强大功能和...
图像编码器:通常使用 ResNet 或 Vision Transformer (ViT)。 文本编码器:基于 Transformer 结构。 OpenAI 尝试了多种编码器,得出一个很直觉的结论:模型的效果与参数量呈现正相关。基本上使用参数越大的编码器,效果就越好。 2)用 CLIP 计算图文相似性分数 用transformers 库加载 openai/clip-vit-base-patch32。并...
from PIL import Imageimport requestsfrom transformers import CLIPProcessor, CLIPModelmodel = CLIPModel.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch32")processor = CLIPProcessor.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch32")url = "http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg"image = Image...
View in Studio:https://ml.azure.com/registries/azureml/models/openai-clip-vit-base-patch32/version/11 License: mit SharedComputeCapacityEnabled: True SHA: e6a30b603a447e251fdaca1c3056b2a16cdfebeb inference-min-sku-spec: 2|0|7|14
开源的:该模型是由OpenAI构建并开源的。在后文可以看到如何使用它的教程。 多模式的:多模式架构利用了不止一个领域来学习特定的任务。CLIP同时结合了自然语言处理和计算机视觉等多个领域的技术。 zero-shot:zero-shot学习是一种对未见过的标签进行归纳的方法,并且我们不需要专门训练如何对它们进行分类。例如,ImageNet...
那对vision transformer来说,作者这里就选择了ViTBase/32,vit base/16和vit large/14。这里的32 16 14分别指的是这个patch的大小,因为VIP large已经非常大了,所以就没必要再去把它变得更大了。 而且如果你想要更大的模型,那vit huge vitG也都有,你直接用就完了。然后呢作者说所有的这些模型呢都训练了这个32...
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 CLIPProcessor from PIL import Image clip_processor = CLIPProcessor.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch32") def clip_embeddings(image): ...
以下是进行模型微调的基本步骤: 4.导入所需库和模块: importtorch fromtransformersimportCLIPProcessor, CLIPModel, AdamW # 设置设备 device=torch.device("cuda"iftorch.cuda.is_available()else"cpu") 2.加载预训练模型和处理器: model=CLIPModel.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch32") processor=...
CLIP的图像编码器的另一个选择是ViT,这里的改进主要有两点: 在patch embedding和position embedding后添加一个LN; 换了初始化方法。 ViT共训练了ViT-B/32,ViT-B/16以及ViT-L/14三个模型。 2.3 文本编码器 CLIP的文本编码器使用的是Transformer[5],它共有12层,512的隐层节点数以及8个头。 2.4 CLIP用于图像识...