预训练模型 ZSL依赖强大的基础模型,比如GPT-4或CLIP,这些模型在预训练阶段已经学到了大量的通用知识。它们可以从自然语言提示中理解任务意图,并推断答案。 任务描述的自然语言化 给模型一个清晰的文本提示,比如:“这张图片是老虎吗?”。通过这样的自然语言描述,模型能直接推断答案,而无需任何额外的训练数据。 2. ...
同时,优秀的结构设计使得 Flamingo 能够处理图/文/视交错数据,从而有多模态 few-shot learning (in-context learning) 的能力。 CLIP 的出现使得多模态模型有了 zero-shot 的能力,可以说是多模态领域里程碑式的工作。然而,CLIP 终归是一个表征模型,其能支持的任务也只能是分类、检索这一类任务。本文提出 Flamingo...
To address these challenges, this study introduces a few-shot learning method based on OpenAI's CLIP model that significantly reduces computational demands by eliminating the need to run a text encoder at the inference stage. By pre-computing the embedding centers of classif...
Recent advancements in fine-tuning Vision-Language Foundation Models (VLMs) have garnered significant attention for their effectiveness in downstream few-shot learning tasks.While these recent approaches exhibits some performance improvements, they often suffer from excessive training parameters and high ...
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。
本质上,CLIP 是一种基于零样本相似性的分类器,它依赖于测试图像与嵌入空间中类别文本表示之间的距离。 考虑到这一点,我们的APE基于改进的CLIP先验,探索测试图像、下游类别文本和缓存模型中的训练图像之间的三边嵌入距离,如图5所示。 图5.APE 的框架。基于先验细化(PR),APE以免训练的方式探索视觉-语言表征的三边关...
Due to the limited availability of data, existing few-shot learning methods trained from scratch fail to achieve satisfactory performance. In contrast, large-scale pre-trained models such as CLIP demonstrate remarkable few-shot and zero-shot capabilities. To en...
【ECCV 2022】小样本学习论文解读 | Tip-Adapter: Training-free Adaption of CLIP for ... 1.3万 9 15:00 App 【Nips 2017】小样本学习论文解读 | ProtoNet: Prototypical Networks for Few-shot Learning 1.5万 7 19:52 App 【CVPR 2021】小样本学习论文解读 | Few-Shot Classification with Feature Map....
one-shot-learningzero-shot-learningmetalearningfew-shot-learningdeep-meta-learningmeta-reinforcement UpdatedNov 24, 2020 🎯 Task-oriented embedding tuning for BERT, CLIP, etc. metric-learningtransfer-learningpretrained-modelsberttriplet-losssiamese-networkfine-tuningfinetuningfew-shot-learningnegative-samplin...
Clip提出了text backbone和visual backbone联合训练的方法,这篇文章则提出另外一种思路,直接让visual emb去适应LM模型,想法简单粗暴。如果按照Clip的方法,我们需要准备大量的图文数据,这种的数据的深度和广度应该是比单纯的文本数据要弱的。Frozen先用文本进行大量的学习,然后再让模型学会怎么看图,最终实现将在文本数据上...