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...
CLIP 一个最重要的能力就是可以实现 zero-shot 分类,具体分类过程如图 2 所示,具体步骤如下: 加载模型和准备数据:加载预训练的 CLIP 模型的图像和文本特征编码器,准备要分类的图像和自然语言描述的类别标签,如 A photo of a {object}(将其中的 object 替换成所有的类别标签,如 dog)。 编码图像和文本:使用 CL...
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: ...
(image, text) training examples. At test time the learned text encoder synthesizes a zero-shot linear classifier by embedding the names or descriptions of the target dataset’s classes. For pre-training, CLIP is trained to predict which of the $N X N$ possible (image, text) pairings ...
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 ...
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%,比最好的高出近3.0%这两种架构的报告数量。我们进一步...