训练后的CLIP其实是两个模型,除了视觉模型外还有一个文本模型。与CV中常用的先预训练然后微调不同,CLIP可以直接实现zero-shot的图像分类,即不需要任何训练数据,就能在某个下游任务上实现分类。用CLIP实现zero-shot分类很简单,只需要简单的两步: 根据分类标签构建每个类别的描述文本, e.g., A photo of {label},...
zero-shot（零样本学习）：是对某些类别完全不提供训练样本，是没有标注样本的迁移任务，这种任务被被称...
CLIP可以应用在目标检测任务上,实现zero-shot检测,即检测训练数据集没有包含的类别,比如谷歌提出的ViLD基于CLIP实现了开放词汇的物体检测,其主体架构如下所示,其基本思路和zero-shot分类相似,只不过这里是用文本特征和ROI特征来计算相似度。 Meta AI的最新工作Detic可以检测2000个类,背后也用到了CLIP: 图像检索 基于...
CLIP使用大规模的文本-图像配对预训练,并且可以直接迁移到Imagenet上,完全不需要图像标签微调即可实现zero-shot分类。CLIP模型或许会引导CV的发展走向大规模预训练,文本-图像打通的时代。 文本-图像对 常规的图像分类模型往往都基于有类别标签的图像数据集进行全监督训练,这往往对于数据需求非常高,需要大量人工标注;同时限...
表明CLIP是迈向灵活和实用的zero-shot计算机视觉分类器的重要一步。CLIP另外两个报告的数据集上也优于...
2016年,在ImageNet上训练后的分类模型,sota准确率仍然还不到80%;时至今日,仅靠大规模预训练模型的zero-shot泛化就能达到80.1%的准确率。 最近LAION使用开源代码OpenCLIP框架训练了一个全新的 ViT-G/14 CLIP 模型,在 ImageNet数据集上,原版OpenAI CLIP的准确率只有75.4%,而 OpenCLIP实现了80.1% 的zero-shot准...
CLIP的zero-shot在某些数据集上表现较差,如细粒度分类,抽象任务等; CLIP在自然分布漂移上表现鲁棒,但是依然存在域外泛化问题,即如果测试数据集的分布和训练集相差较大,CLIP会表现较差; CLIP并没有解决深度学习的数据效率低下难题,训练CLIP需要大量的数据;
如上图所示,CLIP网络工作流程:预训练图编码器和文本编码器,以预测数据集中哪些图像与哪些文本配对。然后,将CLIP转换为zero-shot分类器。此外,将数据集的所有类转换为诸如“一只狗的照片”之类的标签,并预测最佳配对的图像。 总体而言,CLIP能够解决: 1.昂贵的数据集:ImageNet中1400万张图片的标注,动用了25,000名劳...
通过无监督对比学习的预训练方式将文本数据和图片数据表示到同一个特征空间,从而实现zero-shot 的图像分类。 CLIP 模型 CLIP(Contrastive Language–Image Pre-training)是由OpenAI开源的基于对比学习的大规模图文预训练模型,其整个架构如下图(1)所示: 一个文本编码器,文本编码器可以是transformer。
首先,需要了解在Pre-Transformer时代是如何实现Zero-Shot分类的?这其实很简单[7]。 首先下载一个高性能的预训练过的CNN,比如ResNet,用它进行特征提取,得到图像特征。 然后,将这些特征作为一个标准分类器(如Logistic Regression)的输入。分类器是以有监督的方式进行训练的,其中图像标签是目标变量(图2)。