多粒度对齐:引入区域-短语对齐(如RegionCLIP)提升细粒度理解。 扩展模态:融合音频、视频(如CLIP4V、CLIP-ViP)。 六、CLIP的变体与生态 总结 CLIP通过对比学习实现了图像与文本的语义对齐,其零样本学习能力打破了传统视觉模型对标注数据的依赖,推动了多模态技术的普及。尽管存在数据偏差与抽象语义理解等局限,但其开源生...
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。
CLIP(Contrastive Language-Image Pretraining)是一种深度学习模型,它结合了语言和图像信息,通过对比学习的方式进行预训练。这种模型的目标是学习图像和文本之间的内在联系,以便能够理解和生成各种语言的文本描述。CLIP主要通过对比语言和图像的表示学习来实现其目标。具体来说,CLIP包含两个主要部分:文本编码器和图像编码器。
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 相对位置预测使用数据不同的局部作为不同的视图。 BERT...
CLIP(Contrastive Language-Image Pre-training)是一种由OpenAI开发的多模态模型,用于处理图像和文本之间的关系。它能够在同一个模型中处理图像和文本的输入,而无需额外的调整或模型扩展。以下是对CLIP模型的原理和简单的代码实现解释: CLIP模型原理 1.架构: ...
CLIP(Contrastive Language-Image Pre-training)是一种由OpenAI开发的多模态模型,用于处理图像和文本之间的关系。它能够在同一个模型中处理图像和文本的输入,而无需额外的调整或模型扩展。以下是对CLIP模型的原理和简单的代码实现解释: CLIP模型原理 1.架构: ...
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 ...
CLIP (Contrastive Language-Image Pre-Training) is a neural network trained on a variety of (image, text) pairs. It can be instructed in natural language to predict the most relevant text snippet, given an image, without directly optimizing for the task, similarly to the zero-shot capabilities...
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 ...
大量实验表明了我们的DeCLIP的有效性和效率。如图1所示,使用ResNet50图像编码器和Transformer文本编码器,我们的模型可以在ImageNet上实现60.4%的zero-shot top1精度,比CLIP ResNet50高0.8%,同时使用7.1×更少的数据。仅使用88M图像-文本对,我们最好的ResNet50/ViT B32模型将零拍性能提高到62.5%和66.2%,比最好的...