出发点和思路:CLIP是一个通用的模型,考虑到下游数据分布的差异,对某个下游任务来说,CLIP提取的特征并不全是有用的,可能包含一部分冗余或噪声。因此,在这篇文章中,我们首先提出一种特征提纯的方法,为每个数据集提纯个性化的特征通道,从而减少了参数量,且提升了计算效率;然后设计了一种参数高效的few-shot框架,提升了...
Tip-Adapter 的整体网络结构如下图 1 所示,对于给定的 few-shot 训练数据集和标签,我们借助 CLIP 通过一个非训练的方案来构建一个缓存模型(Cache Model),它存储了来自下游训练数据的分类知识;在测试时,Tip-Adapter 通过将 Cache Model 的预测和原始 CLIP 的预测进行线性加和,来得到更强的最终分类结果。 详细的...
非先验方法在 CLIP 之上附加额外的可学习模块,并在没有显式 CLIP 先验的情况下随机初始化它们。这些方法包括 CoOp [100]、CoCoOp [99]、TPT [71] 和 CLIP-Adapter [24]。这些方法只引入了一些可学习的参数,例如提示或适配器,但由于缺乏 CLIP 的先验知识,下游任务的准确性有限。 基于先验的方法可以通过显式地...
zero-shot是一种机器学习方法,指的是模型能够处理从未在训练数据中见过的任务或类别,即模型在面对新任务时不需要额外的训练和微调也能做出合理的决策。 以视觉场景为例,如CLIP(Contrastive Language-Image Pre-Training),它将图像和文本嵌入到同一个语义空间中,使得模型能够理解并关联图像和文本之间的关系。 在训练过...
Tip-Adapter 的整体网络结构如下图 1 所示,对于给定的 few-shot 训练数据集和标签,我们借助 CLIP 通过一个非训练的方案来构建一个缓存模型(Cache Model),它存储了来自下游训练数据的分类知识;在测试时,Tip-Adapter 通过将 Cache Model 的预测和原始 CLIP 的预测进行线性加和,来得到更强的最终分类结果。 详细的...
Tip-Adapter: 基于CLIP进行few-shot分类的免训练自适应方法。具体做法:以非参数的方式从few-shot训练集构建key-value缓存模型。 背景介绍 CLIP[1]提出从成对的自然语言监督中学习可迁移的视觉特征,进而无需重新训练,并展现出强大的零样本图像分类能力。 CoOp[2]在CLIP的基础上通过构建可学习的文本token对预训练的CL...
消融实验,对比使用不同模型提取mask特征的影响,实验包括SAM、CLIP和DINOv2。左图是用来做主成分分析的Mask图像,中间是不同视角的测试图像,右上是上采用后SAM特征的三个最大主成分,右下是上采用后DINOv2特征的三个最大主成分。结果显示,与SAM和CLIP特征相比,DINOv2特征不仅适合区分两个不同语义类别的对象,还适合区...
在实验中,通过直接生成开放式答案来评估Med-Flamingo在生成医学视觉问答 (VQA) 任务中的表现,而不是像基于CLIP的医学视觉语言模型那样事后对人工答案选项进行评分。为此,本文设计了一个新的评估协议来衡量模型代的临床实用性。除此之外,研究团队与临床专家进行了深入的评估研究,得出了作为主要指标的人体评估分数。
左图是用来做主成分分析的Mask图像,中间是不同视角的测试图像,右上是上采用后SAM特征的三个最大主成分,右下是上采用后DINOv2特征的三个最大主成分。结果显示,与SAM和CLIP特征相比,DINOv2特征不仅适合区分两个不同语义类别的对象,还适合区分同一类别的两个对象。
Transductive inference has been widely investigated in few-shot image classification but completely overlooked in the recent fast growing literature on adapting vision-langage models like CLIP. This paper addresses the transductive zero-shot and few-shot CLIP classification challenge in which inference is...