最近,大型预训练视觉语言模型 (VLM),例如 CLIP,在包括异常检测在内的各种视觉任务中展示了强大的零样本识别能力。然而,它们的零样本异常检测(ZSAD)性能较弱,因为VLM更侧重于对前景对象(foreground objects)的类语义进行建模,而不是图像中的异常/正常性(abnormality/normality)。本文引入了一种新的方法,即AnomalyCLIP,...
简介:本文将对当前主流的视觉语言模型(VLM)进行原理性的深入剖析,包括CLIP、BLIP、BLIP2、Flamingo、LLaVA、MiniCPT、InstructBLIP和mPLUG-owl等。我们将重点探讨它们的结构、特点、应用以及优缺点,帮助读者深入理解这些模型,并为实际应用提供指导和建议。 即刻调用文心一言能力 开通百度智能云千帆大模型平台服务自动获取1...
所谓多模态就是融合了不止一种模态的信息,比如图像、文本、音频和视频等,现阶段最常见的就是Vision+Language的形式。 本文记录一下基于Transformer 的图文多模态预训练(Vision-and-Language Pre-training (VLP) )基础模型(该模型一旦训练好就可以用于VL下游任务,比如图文检索、视觉问答等,还有比较实用的Document Underst...
然而,CLIP 这类 VLM 主要是为了学习前景对象的类别语义,而不是图像中的异常 / 正常模式,因此它们在理解视觉异常 / 正常性方面的泛化能力有限,导致在 ZSAD 性能方面表现不佳。 此外,当前使用的文本提示方法,如图 1d 和图 1e 所示,...
动机：现有的VLM能够在自然语言提示的前提下使用zero shot open vocabulary的推理替换一组固定的支持类。...
近年来,基于 Web-Scale 的图像-文本数据集的预训练方法已彻底改变计算机视觉领域,尤其 Contrastive Language Image Pretraining (CLIP) 及其系列模型获得了越来越多关注,并已成为大多数当前视觉语言模型(VLM)的默认选择。 尽管CLIP 已取得成功,但要达到更佳性能,模型在训练时就需要非常大的 Batch Size 用于对比学习,...
🔍 摘要:本文提出了一种创新的循环框架,称为CLIP as RNN(CaR),旨在逐步过滤掉不相关的文本并提升分割质量,而无需进行任何训练。这一框架建立在预训练的视觉语言模型(VLM)之上,通过两级分段器实现了对文本和图像的精细处理。实验结果显示,该方法不仅超越了免训练的同类方法,还显著优于那些经过数百万数据样本微调的...
本研究引入了AdaCLIP来处理ZSAD任务,利用了预训练的视觉-语言模型(VLM)CLIP。AdaCLIP将可学习的提示集成到CLIP中,并通过在辅助标注的异常检测数据上进行训练来优化这些提示。提出了两种类型的可学习提示:静态提示和动态提示。静态提示在所有图像中共享,用于初步调整CLIP以适应ZSAD。相反,动态提示针对每个测试图像生成,...
然而,CLIP 这类 VLM 主要是为了学习前景对象的类别语义,而不是图像中的异常 / 正常模式,因此它们在理解视觉异常 / 正常性方面的泛化能力有限,导致在 ZSAD 性能方面表现不佳。 此外,当前使用的文本提示方法,如图 1d 和图 1e 所示,无论是手动定义的文本提示还是可学习的文本提示,往往会导致提示文本嵌入偏向于全局...
视觉语言模型(VLM)(如 CLIP)的出现,推动了将其应用于下游监督学习任务的大量研究工作。尽管之前的一些研究已经探索了对 CLIP 进行无监督微调的方法,但它们通常依赖于与真实标签相关的类名形式的先验知识。在本文中,作者假设未标记的数据可能包含来自未知类别的分布外样本,从而深入探讨了一种现实的无监督微调方案。此外...