ClipCap: CLIP Prefix for Image Captioning 下载积分: 199 内容提示: ClipCap: CLIP Pref i x for Image CaptioningRon Mokady * Amir Hertz * Amit H. BermanoThe Blavatnik School of Computer Science, Tel Aviv UniversityAbstractImage captioning is a fundamental task in vision-language understanding, ...
这个常量具有双重作用:首先,通过多头注意力从 CLIP 嵌入中提取有意义的信息;其次,它学习调整固定的语言模型以适应新的数据。 在推理过程中,我们使用 CLIP 编码器和映射网络 F 提取输入图像 x 的视觉前缀。我们开始生成以视觉前缀为条件的字幕,并逐个预测下一个词元,这一过程由语言模型的输出引导。对于每个词元,...
ClipCap: CLIP Prefix for Image Captioning 图1. Demos Introduction Image Caption 任务是根据 Image 生成对应的描述. 我们提出用 CLIP encoding 对 Image 进行特征提取然后用 mapping network 进行映射, 然后以此为 prefix 用 GPT2 生成 caption. 实验发现, 将 CLIP 和 GPT2 freeze 住, 只训练 mapping network...
Clipcap: Clip prefix for image captioning[J]. arXiv preprint arXiv:2111.09734, 2021. 代码: https://github.com/rmokady/CLIP_prefix_caption 如果为了体验效果,可直接在该项目一键运行:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4984144 1. 效果展示 这是训练10epoch结果,针对太细粒度的物体,...
image caption即我们常说的看图说话:给定一张图片,生成该图片对应的自然语言描述。 该项目对 clipcap: clip prefix for image captioning 论文进行介绍,并且对论文在flickr30k中文数据集上进行实验复现和效果展示。 模型总览 clipcap提出了一...
该任务涉及到了图像与自然语言两个模态,然而图像空间与自然语言空间本就十分庞大,并且两者之间存在巨大的语义鸿沟。 如何将两个庞大的语义空间进行对齐,这是该任务的重点。本项目对ClipCap: CLIP Prefix for Image Captioning论文进行介绍,并且对论文在Flickr30k中文数据集上进行实验复现和效果展示。
参考文献 Mokady, Ron, Amir Hertz and Amit H. Bermano. “ClipCap: CLIP Prefix for Image Captioning.”ArXivabs/2111.09734 (2021): n. pag. From image descriptions to visual denotations: New similarity metrics for semantic inference over event descriptions(Young et al., TACL 2014)...
Clipcap: Clip prefix for image captioning[J]. arXiv preprint arXiv:2111.09734, 2021. 代码: https://github.com/rmokady/CLIP_prefix_caption 如果为了体验效果,可直接在该项目一键运行:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4984144 1. 效果展示 这是训练10epoch结果,针对太细粒度的物体,...
图像编码器利用一个预先训练好的CLIP模型去处理图像xi,得到clip_embed。 Mapping Network扮演图像空间与文本空间之间的桥梁,负责将图片向量clip_embed映射到文本空间中,得到一个文本提示向量序列prefix_embeds。此网络是一个非常轻量的网络,记为F,假设将clip_embed映射到k个embedding向量,则可以表示出prefix_embeds: ...
Prefix Interpretability 由于前缀和word embedding共享隐空间,那么就可以对前缀进行解码,看看结果是否有意义 Prefix length Conclusion Overall, our CLIP-based image-captioning method is simple to use, doesn’t require any additional annotations, and is faster to train. Even though we propose a simpler model...