github项目地址:https://github.com/openai/CLIP 2021年,Open AI提出Contrastive Language-Image Pre-training (CLIP),突破了文本-图像之间的限制。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...
*对进行微调。Alpha-CLIP不仅保留了CLIP的视觉识别能力，还可以精确控制图像内容的强调程度。它展示了在...
Code:https://github.com/openai/CLIP CLIP,全名Contrastive Language-Image Pre-training,是利用图文对进行无监督学习的多模态模型。CLIP出自OpenAI之手,是多模态领域的经典之作,许多后续的研究都是基于该网络。例如BLIP[1]、DeCLIP[2]等。CVPR2023 workshop的Recent Advanced in Vision Foundation Models也同样以CLIP...
V&L模型可以从(有噪声的)图像字幕对中训练,无需人工标注,即可通过抓取图像及其文本的网站大规模获得。尽管存在噪声标注,但这些模型在各种语义任务(如zero-shot分类或图像文本检索)上表现出了优异的性能。大量多样的图像与自由形式的文本相结合,为训练健壮的通用模型提供了强大的信息源。这些特性使视觉和语言模型成为改...
3.2 Inference /Zero-shot prediction 一旦CLIP训练好了，我们就可以做zero-shot prediction了，如图所示...
Repository files navigation README YOLO-CLIP-zero-shot-test This is a small attempt to shape the data set with my own video. Usage augment.py + your_video_file About No description, website, or topics provided. Resources Readme Activity Stars 2 stars Watchers 1 watching Forks 1 for...
Real-time zero-shot classifier app. Contribute to hailo-ai/hailo-CLIP development by creating an account on GitHub.
https://github.com/openai/CLIP 概述 CLIP (Contrastive Language-Image Pre-Training)是一个基于大规模图像-文本对训练的神经网络,有很多人说它是多模态的开山之作。 论文作者认为现在广泛使用的在给定类别上对图像进行预测的方法是存在一点缺陷的,这个缺陷就是有限的类别限制了模型对新类别的识别能力。比如说你现在...
代码地址:https://github.com/xiaofeng94/VL-PLM 2. Motivation 目标检测的最新进展建立在大规模数据集上,这些数据集为许多物体类别提供了丰富而准确的人类标注边界框。然而,此类数据集的标注成本是巨大的。此外,自然对象类别的长尾分布使得为所有类别收集足够的标注更加困难。半监督对象检测(SSOD)和开放词汇表对象检测...
代码链接:https://github.com/Seonghoon-Yu/Zero-shot-RIS 2. 引言 深度学习的最新进展彻底改变了计算机视觉和自然语言处理,并解决了视觉和语言领域的各种任务。CLIP 等多模态模型最近取得成功的一个关键因素是对大量图像和文本对进行对比图像文本预训练。尽管预训练的多模态模型具有良好的可迁移性,但处理密集的预测...