8-bit RGB oriented images. Output Feature class with information about classification of the image. Applicable geographies This model is expected to work well globally. Model architecture The implementation is based on the OpenAI'sCLIPwith ViT-B-32 transformer architecture. ...
ImageNet-S 上具有不同 alpha map level的Zero-shot classification。**当foreground mask不可用时，Alph...
当模型预训练结束后，我们可以直接使用CLIP进行图文的检索，因为CLIP已经将图文的表示映射到同一个向量空间。CLIP的另一个优势在于可以进行Zero-shot Classification。如下图所示，我们设计输入文本“A photo of a {object}.”，并且使用目标图像作为输出。如果文本“A photo of a dog.”于当前图像最匹配（余弦相似度...
当模型预训练结束后,我们可以直接使用CLIP进行图文的检索,因为CLIP已经将图文的表示映射到同一个向量空间。CLIP的另一个优势在于可以进行Zero-shot Classification。如下图所示,我们设计输入文本“A photo of a {object}.”,并且使用目标图像作为输出。如果文本“A photo of a dog.”于当前图像最匹配(余弦相似度最...
zero-shot text classification(ZSTC) 它是一种将文本分类器应用于未见过的类别或主题,这是一种非常有用的技术。ZSTC 的核心是利用预训练的语言模型,通过建立文本与语义嵌入之间的映射关系来完成任务。 示例: import torch from transformers import pipeline, AutoTokenizer ...
CLIP的另一个优势在于可以进行Zero-shot Classification。如下图所示,我们设计输入文本“A photo of a {object}.”,并且使用目标图像作为输出。如果文本“A photo of a dog.”于当前图像最匹配(余弦相似度最高),我们可以说明,当前图像的物体是“dog”。由此可见,预训练后的CLIP模型可以直接用于图像分类,而不需要...
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CLIP的另一个优势在于可以进行Zero-shot Classification。如下图所示,我们设计输入文本“A photo of a {object}.”,并且使用目标图像作为输出。如果文本“A photo of a dog.”于当前图像最匹配(余弦相似度最高),我们可以说明,当前图像的物体是“dog”。由此可见,预训练后的CLIP模型可以直接用于图像分类,而不需要...
Compared with the vanilla zero-shot classification, the proposed framework preserves its flexibility for online service while considering the statistics of the arrived images as the side information to capture the distribution of target data, which can help improve the performance of real-world ...
zero-shot text classification(ZSTC) 它是一种将文本分类器应用于未见过的类别或主题,这是一种非常有用的技术。ZSTC 的核心是利用预训练的语言模型,通过建立文本与语义嵌入之间的映射关系来完成任务。 示例: import torch from transformers import pipeline, AutoTokenizer ...