CLIP模型(Contrastive Language-Image Pretraining)详解 (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...
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...
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...
SUPERVISION EXISTS EVERYWHERE: A DATA EFFICIENT CONTRASTIVE LANGUAGE-IMAGE PRE-TRAINING PARADIGM论文阅读笔记 摘要 CLIP需要用大量数据去训练,因此本文提出一种数据高效的模型DeCLIP,相比于CLIP,使用了(1)每种模态内的自监督;(2)跨模态的多视角监督;(3)来自其它相似图像文本对的最近邻监督,可以在数据量大幅减少的...
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...
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 ...
CLIP 的最大贡献 CLIP(Contrastive Language–Image Pretraining)在多模态领域的最大贡献是将图像和文本投射到同一个语义空间,这一创举打破了传统计算机视觉与自然语言处理之间的界限,为后续研究提供了一个强大且通用的基础框架。编辑于 2025-01-26 15:24・IP 属地上海 ...