尽管CLIP zero-shot classifier 能在很广泛的任务上 work,但究其本质CLIP 还是在有限的类别中进行对比、推理,而不能像 image caption 那样完全的flexible 地生成新的概念(如:词),这是 CLIP 功能上的缺陷,CLIP 终究不是生成模型。 流程方法 CLIP的方法论上也存在几个缺陷:在训练和挑选 CLIP 模型时,作者采用在几...
尽管CLIP zero-shot classifier 能在很广泛的任务上 work,但究其本质CLIP 还是在有限的类别中进行对比、推理,而不能像 image caption 那样完全的flexible 地生成新的概念(如:词),这是 CLIP 功能上的缺陷,CLIP 终究不是生成模型。 流程方法 CLIP的方法论上也存在几个缺陷:在训练和挑选 CLIP 模型时,作者采用在几...
BTW,在这些任务上zero-shot性能不好,不代表CLIP pretrained encoders就没用了,CLIP encoders还是能提供很强的视觉先验的; Zero-shot CLIP在真正意义上的out-of-distribution data上性能不好,比如在OCR中; 尽管CLIP zero-shot classifier能在很广泛的任务上work,但究其本质CLIP还是在有限的类别中进行对比、推理,而...
尽管CLIP zero-shot classifier 能在很广泛的任务上 work,但究其本质CLIP 还是在有限的类别中进行对比、推理,而不能像 image caption 那样完全的flexible 地生成新的概念(如:词),这是 CLIP 功能上的缺陷,CLIP 终究不是生成模型。 流程方法 CLIP的方法论上也存在几个缺陷:在训练和挑选 CLIP 模型时,作者采用在几...
zero-shot classifier表现怎么样？参照模型Linear Probe on ResNet50：ResNet-50 + logistic regression。
Zero-Shot Transfer:如下图4所示,这个阶段是使用 CLIP 的预训练好的 Image Encoder 和 Text Encoder 来做 Zero-Shot Transfer。比如来一张 ImageNet-1K 验证集的图片,我们希望 CLIP 预训练好的模型能完成这个分类的任务。但是你想想看,这个 Image Encoder 是没有分类头 (最后的 Classifier) 的,也就是说它没法...
该模型是zero-shot模式(没有在任务数据集上做训练),迁移能力很强,甚至预训练好的模型可以在任意视觉任务取得不错的效果,作者在30多个训练任务上都做了实验,效果相当显著,效果最好的就是在ImageNet上的结果,Clip在不适用ImageNet数据集(128万张图片)的情况下就能何之前有监督学习的res50取得同样好的效果。下图主要...
Create dataset classifier from label text:提取预测类别文本特征; Use for zero-shot predictiion:进行 Zero-Shoot 推理预测; 代码实现 # 分别提取图像特征和文本特征 I_f = image_encoder(I) #[n, d_i] T_f = text_encoder(T) #[n, d_t] ...
不是和SOTA的比较:以上的数据分析,都是和a linear classifier on top of ResNet-50 features进行比较,大部分的数据集,都有对应的SOTA模型。为了达到SOTA,zero-shot CLIP估计要提高1000x的算力,当前情况不支持; 在部分fine-grained分类上表现不佳:a. 前面实验分析发现,模型不能很好的区分cars,species of flowers,...
linear probe,图像经图像编码器后得到了特征,虽然此时特征隐含语义,但人类无法基于这种特征做分类。因此,需要一种方法来对这些类别拟合。如果不使用任何学习,则叫Zero Shot,这时,需要提示词工程(麻烦)。如果不想写提示词,最省事的办法就是Linear Probe。其图如下(借用CLIP Adapter论文中的图): ...