GLIP全称为“统一目标检测和视觉定位”(Grounding Language in Images for Prediction),是一种将自然语言理解与目标检测相结合的技术框架,其核心思想源自CLIP模型的多模态融合能力。GLIP通过整合视觉定位(grounding)与目标检测(detection)任务,利用自学习方法与语义深度关联技术,显著提升了...
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因此，GLIP 中使用了“接地”一词。因此，GLIP 的目标是：统一短语基础和对象检测以进行大规模预训练。为零样本目标检测提供灵活的框架，其中灵活意味着它不限于一组固定的类。构建一个预训练模型，以零样本或少样本的方式无缝转移到各种任务和领域。你能用这样的模型做什么？您可以使用文本提示来查找给定输入图像...
GLIP是ViLD提出后,又一个将CLIP的思想运用在目标检测领域的项目。不同的是,相较于ViLD,GLIP就明显要更成熟了一些了,其改进也不再是单纯将CLIP照搬到目标检测上,而是在CLIP的基础上进一步着眼于去哪里找更多数据出来。就像CLIP将文本-图像对引入到图像分类的训练中一样,GLIP将grounding的数据集应用到目标检测当中,...
通过巧妙融合全局与局部辨识技术,GLIP在CPU环境下即能实现高效且精确的时间序列预测,尤其在长期预测任务中,其表现尤为突出。 GLIP模型的核心思想 GLIP模型的核心在于将时间序列预测这一复杂任务,分解为全局预测与局部滚动预测两个相辅相成的阶段。以天气预测为例,全局预测类似于气象学家根据历史数据预测未来一年的...
四、如何调教GLIP模型 4. 1 手动提示调整 由于GLIP执行的是语言感知的定位,即GLIP的输出在很大程度上取决于语言输入,因此我们提出了一种GLIP进行任务转移的高效方法:对于任何新的类别,用户可以使用文本提示中的表达性描述,添加属性或语言上下文,以注入领域知识并帮助GLIP进行转移学习。
GLIP-L 和 GLIP-T(C) 在 COCO 数据集上的 Zero-Shot 预测结果 GPU为Tesla P40 24G。 指标 GLIP-L GLIP-T(C) AP@[IoU=0.50:0.95] (所有区域的平均精度) 51.24%/61.7% 46.74%/55.1% AP@[IoU
GLIP variants a、Zero-Shot and Supervised Transfer on COCO b、Zero-Shot Transfer on LVIS c、Phrase Grounding on Flickr30K Entities 简介 问题Visual recognition 模型通常只能预测一组固定的预先确定的目标类别,这限制了在现实世界的可扩展能力,因为对于新的视觉概念类别和新的任务领域需要新的标注数据。CLIP可...
GLIP 损失函数主要包括三个部分:预测损失、梯度损失和权重衰减。预测损失用于衡量模型预测值与实际值之间的差距;梯度损失用于衡量模型参数梯度的范数,以实现正则化;权重衰减则是通过降低模型参数的权重,使模型更倾向于选择简单结构。 3.GLIP 损失函数的主要应用场景 GLIP 损失函数广泛应用于各种深度学习任务,如计算机视...
GLIP 损失函数主要由两部分组成:门控线性插值(Gated Linear Interpolation)和交叉熵损失(Cross Entropy Loss)。 (1)门控线性插值:该部分主要负责对模型输出的概率分布进行平滑处理,使其更接近真实标签分布。具体而言,门控线性插值通过一个门控函数(如 sigmoid 函数),将模型输出的 logits 映射到概率分布上。 (2)交...