CLIP采用的Transformer共有5组，它们依次是ResNet-50，ResNet-100以及按照EfficientNet的思想对ResNet-50...
零样本CLIP在两个测量视频中动作识别的数据集上显著优于ResNet-50。在Kinetics700上，CLIP比ResNet-50...
OpenAI又放大招:连接文本与图像的CLIP,在ImageNet上效果媲美ResNet50,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
回答一：在两个模型中，CLIP用于识别文本和图片是否相关，DALLE用于从文本中生成图像。在这些模型中，DALL...
CLIP模型之所以强大,一方面有很多训练数据,包括4亿个图像-文字pair,另一方面也采用了Transformer模型来模型图像的patch序列,最后应用对比学习。(contrastivelearning)练习框架,256个GPU可以在两个星期内完成训练,就像nlp中的许多预训练模型一样,zero-shotlearning的能力特别强。DALLE的效果从目前的一些demo来看是非常令人震惊...
多模态通道融合：在CLIP中引入多模态融合技术，如使用交叉注意力机制，以加强图像和文本之间的信息交流。...
在视频行为识别的两个数据集上，zero-shot CLIP也明显优于ResNet-50。 在Kinetics700上，CLIP比ResNet...
CLIP采用的Transformer共有5组,它们依次是ResNet-50,ResNet-100以及按照EfficientNet的思想对ResNet-50分别作 4 倍, 16 倍和64 倍的缩放得到的模型,表示为ResNet-50x4,ResNet-50x16,ResNet-50x64。 2.2.2 Vision Transformer CLIP的图像编码器的另一个选择是ViT,这里的改进主要有两点: 在patch embedding和pos...
CLIP是多模态领域可类比成BERT在NLP领域的工作，DALL-E则可以类比成NLP领域的GPT，前者只有encoder侧重对...
尽管CLIP的Zero-shot性能与在ResNet50上以监督方式添加简单的线性分类器相当，但远低于SOTA水平。因此提高...