唐伯虎帮主 2024-12-30 2 老司机!比60的老司机开的都好!有一次我打的上高架,司机直接停在匝道了,就因为前面有辆双闪车,我问师傅怎么不绕行啊,他说我在驾校没学过绕行 举报 影视追剧看点 01-02 10 真的这么丝滑么?对边界判定如何?对挡路的这三辆车,安全距离的把握像老司机么? 举报 + 更多评论汽车...
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,...
[ECCV2024] AdaCLIP: Adapting CLIP with Hybrid Learnable Prompts for Zero-Shot Anomaly Detection 方法:论文提出了一个名为AdaCLIP的框架,它是对预训练的视觉-语言模型(VLM)CLIP的改进,用于零样本异常检测任务。AdaCLIP通过引入可学习的提示(prompts)来增强CLIP模型,使其能够适应不同的异常检测场景,特别是在没有...
[ECCV2024] AdaCLIP: Adapting CLIP with Hybrid Learnable Prompts for Zero-Shot Anomaly Detection 方法:论文提出了一个名为AdaCLIP的框架,它是对预训练的视觉-语言模型(VLM)CLIP的改进,用于零样本异常检测任务。AdaCLIP通过引入可学习的提示(prompts)来增强CLIP模型,使其能够适应不同的异常检测场景,特别是在没有...
VLM是指将视觉和语言信息融合,通过模型学习实现跨模态交互和推理的技术。本文将详细剖析当前主流的VLM模型,帮助读者理解它们的原理和应用。 首先,我们来看看CLIP模型。CLIP(Contrastive Language-Image Pre-training)是一种基于对比学习的视觉语言模型,它通过在大规模图像和文本数据集上进行预训练,学习图像和文本之间的...
作者提出了一种新颖的HeGraphAdapter,用于调优多模态VLMs。它可以在统一模型中同时全面模拟模态内、模态间和跨模态类结构知识。据作者所知,这是首次利用异构图学习来解决多模态VLM微调问题的研究。 为了在下游任务中获取独特的任务特定知识,作者将负面文本 Prompt 引入到作者的异质图学习中,以充分模拟不同类节点之间的...
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,...
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,...
这篇指南探讨了在机器人领域中应用CLIP(对比语言-图像预训练)模型的情况,特别是在需要整合视觉感知和文字指令的任务中。由OpenAI开发的CLIP是一种多模态模型,在零样本学习方面表现出色,使机器人能够根据自然语言描述识别物体,而无需明确的注释。内容深入探讨了CLIP与其他多模态模型(如VLM)之间的区别,强调了CLIP的效率...
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 Understan...