1、跨模态泛化能力 在30个视觉数据集(如ImageNet)上,CLIP的零样本分类性能接近全监督训练的ResNet-50。 支持多语言任务,如跨语言图像检索(输入中文文本检索英文图像)。 2、抗干扰性 对图像噪声、遮挡和分布偏移(如艺术风格图片)具有较强鲁棒性。 3、效率优化 相比传统多模态模型(如VisualBERT),CLIP的推理速度提升...
Contrastive Language-Image Pre-training(CLIP)[1] 技术由OpenAI团队在ICML2021 提出,这是一个非常符合 Open AI 大力出奇迹的工作风格。根据谢赛宁教授在智源大会上的分享 [2],目前大多数多模态大模型都采用了 CLIP 预训练的视觉编码器,足见 CLIP 的广泛影响力。本篇博文对 CLIP 的核心技术原理进行梳理和总结。
图数据上的Deep Graph Infomax[3]:最大化节点的局部表示和 k-跳邻域内的上下文表示之间的互信息。 多模态数据上的Contrastive Language-Image Pre-training (CLIP) [4]:最大化图像和相应文本之间的互信息。在使用来自 Internet 的大规模图像-文本对数据集进行预训练后,CLIP在下游任务上具有了非常不错的零样本学习...
简介:Contrastive Language-Image Pretraining(CLIP)是一种基于对比学习的多模态模型,它通过对比语言和图像信息进行预训练,从而在各种图像和文本对上训练神经网络。本文将深入探讨CLIP的基本原理、主要特点以及实际应用。 即刻调用文心一言能力 开通百度智能云千帆大模型平台服务自动获取1000000+免费tokens 立即体验 CLIP(Contr...
Contrastive Language-Image Pre-training (CLIP), consisting of a simplified version of ConVIRT trained from scratch, is an efficient method of image representation learning from natural language supervision. , CLIP jointly trains an image encoder and a text encoder to predict the correct pairings of ...
SUPERVISION EXISTS EVERYWHERE: A DATA EFFICIENT CONTRASTIVE LANGUAGE-IMAGE PRE-TRAINING PARADIGM 近年来,大规模对比语言图像预训练(CLIP)因其令人印象深刻的zero-shot识别能力和良好的下游任务转移能力而引起了前所未有的关注。然而,CLIP非常需要数据,需要400M图像-文本对进行预训练。这项工作提出了一种新的训练范式...
Zeng, Yihan, et al. "CLIP2: Contrastive Language-Image-Point Pretraining from Real-World Point Cloud Data." Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2023. 作者单位:华为诺亚方舟实验室 香港科技大学 香港中文大学 中山大学 ...
多模态数据上的Contrastive Language-Image Pre-training (CLIP)[4]:最大化图像和相应文本之间的互信息。在使用来自 Internet 的大规模图像-文本对数据集进行预训练后,CLIP在下游任务上具有了非常不错的零样本学习能力 相对位置预测 Relative Position Prediction ...
方法 Self-Supervision within each modality 这里主要是使用原图与增广后(例如crop)的图像送入Image encoder计算相似度,同时增广图像的一路停止梯度反传。这里作者还使用了一个两层的MLP,用来提高Image encoder的表达质量,结构如下: 对于文本模态,作者采用了与Bert相同的自监督策略,在每个sequence中随机选择了15%的token...
contrastive languageimage pre-training Contrastive Language-Image Pre-training (CLIP) is a significant advancement in the field of artificial intelligence, particularly in the area of multimodal learning, where models learn to understand and relate information across different modalities, such as text and...