在我们的Visual Distant Supervision论文当中发现CLIP直接zero-shot做关系分类,效果非常拉垮。但如果能过滤掉一批不合理的类别,仅给出一小部分candidate,能涨不少(比如Recall@50 6.64->38.21)。 2.4 MaskCLIP+ 用专门的segmentation网络(如DeepLabv2-ResNet101 )蒸馏MaskCLIP。 训到一半直接self-training,就是自己蒸馏...
同时,针对分割任务,直接对图像mask得到的结果与训练CLIP时使用的数据不符,可能会导致预测出现偏差。 作者为此提出了Mask Class Tokens,在原始ViT CLIP模型的基础上(1 cls token+N img tokens)加入了M个mask class tokens,对其embedding的权重与cls token相同且被冻结,借助其得到图像的密集表示。为此,作者设计了...
这篇文章读起来还是很有启发的,建议亲自去读一读论文。 1. Motivation 本文旨在解决 Open-Vocabulary Semantic Segmentation 这一问题。 目前的方法都是两阶段的,首先生成 class-agnostic mask proposals,然后再利用CLIP模型对mask proposal 进行分类。 本文认为目前的方法存在的问题:CLIP更适合以 自然图像 作为输入,而...
这一结果在ImageNet-1K验证集上的Zero-shot transfer任务中得出,每个不同mask比例的模型都在LAION-400M上进行了6.4、12.8或32个epoch的训练,包含了4亿个图像-文本对。 接着,采用64k batch,50% mask比和unmasked微调的FLIP,在ImageNet-1K分类数据集上的三个主要指标上也获得了比CLIP更好的性能。 注:是比他们...
从上面这张论文中截取的图片中可以看到,作者从输入的图像中创建了一个掩码,确定了图像中出现水果的部分(如橙色所示),然后进行掩码扩散,将水果替换为梨。作者提供了整个DiffEdit过程的良好可视化表示。 这篇论文中,生成遮蔽掩码似乎是最重要的步骤,其他的部分是使用文本条件进行扩散过程的调节。使用掩码对图像进行调节的...
从上面这张论文中截取的图片中可以看到,作者从输入的图像中创建了一个掩码,确定了图像中出现水果的部分(如橙色所示),然后进行掩码扩散,将水果替换为梨。作者提供了整个DiffEdit过程的良好可视化表示。 打开网易新闻 查看精彩图片 这篇论文中,生成遮蔽掩码似乎是最重要的步骤,其他的部分是使用文本条件进行扩散过程的调节...
论文笔记会尽量简洁的介绍文章内容+一些个人看法。 Extract Free Dense Labels from CLIP (ECCV 2022 Oral)https://arxiv.org/pdf/2112.01071.pdf1. Motivation 探索CLIP在dense prediction( semantic segmentatio…