CLIP(对比语言-图像预训练)是由OpenAI于2021年提出的多模态模型,通过对比学习实现图像与文本的跨模态语义对齐,成为计算机视觉与自然语言处理领域的里程碑。以下是其核心原理、技术特点及应用场景的详细解析: 一、核心原理 1、对比学习框架 目标:将图像和文本映射到同一语义空间,使配对的图像-文本对在向量空间中距离更近,非配对对距离更远
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。
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 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模型采用了一个统一的Transformer架构,同时接受图像和...
**多模态模型CLIP(Contrastive Language-Image Pretraining)**目前无论在CV领域还是NLP领域都是人尽皆知的,该模型的发布直接带动了整个多模态领域的飞速发展。是OpenAI于2021年提出的一种革命性技术,旨在通过对比学习实现图像与文本的跨模态关联,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...
Contrastive Language–Image Pre-training 简介 CLIP全称是Contrastive Language–Image Pre-training,是由OpenAI提出的一个具有里程碑式的多模态学习的transformer模型。此前的多模态学习基本是类似语音识别这种比较简单的多模态转换学习。而CLIP则是将视觉transformer(Vision Transformer)与文本处理相结合,采用text encoder +...
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 ...
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进行...
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 images. Key Aspects of CLIP: Cross...