本文介绍了 Open-VCLIP++,这是一个简单而有效的框架,它使 CLIP 适应强大的零样本视频分类器,能够在测试期间识别新的动作和事件。 Open-VCLIP++ 对 CLIP 进行了最小程度的修改,以捕获视频中的时空关系,从而创建专门的视频分类器,同时力求泛化。 我们正式证明训练 Open-VCLIP++ 等同于零历史数据的持续学习。 为了解...
实验遵循了在Kinetics-400数据集上训练模型,并在MSR-VTT数据集上测试的范式。结果展示了Open-VCLIP方法提升了模型的视频检索文本的性能和文本检索视频的性能,且在视频检索文本任务上,Open-VCLIP方法明显高于CLIP基线,进一步验证了本文方法有效性。 总结 本篇工作提出了Open-VCLIP方法,通过微调于视频识别数据集有效将CLIP...
Open-VCLIP++：一个简单而有效的框架，可以将CLIP转换为开放词汇视频模型，比如适应强大的零样本视频分类器，能够在测试期间识别新的动作和事件，在零样本视频动作识别上性能表现出色，代码已开源！尽管对比语言图像预训练（CLIP）在零样本图像识别方面取得了显著的成果，但在探索其零样本视频识别潜力方面所做...
作为代表,我们选择了当前最佳竞争者,Open-VCLIP [43],这是一个专为零次学习动作识别设计的强大模型。通过将我们的动作条件提示整合到其手动提示的位置,Open-VCLIP 在其泛化能力上经历了显著的提升,而且不需要任何重新训练。值得注意的是,在 ViT-L/14 CLIP 模型下,这种整合使 Open-VCLIP 实现了开创性的性能,记录...
Open-VCLIP ∗ 53.8 ± 1.5 25.9 35.0 FROSTER † 53.4 ± 1.2 23.7 32.8 Ours 54.6 ± 1.1 32.5 40.7Table 7: Effect of the learning rate δ for meta-optimization. We choose δ=1.67×10−3 as the default setting. δ UCF HMDB K600 UCF-SCUBA 1.67×10−1 83.7 54.3 73.5 33.2 1.67×...
,open. Open-VCLIP: Transforming CLIP to an Open-vocabulary Video Model via Interpolated Weight Optimization Code 2023 arXiv vlm.,open. Video Action Recognition with Attentive Semantic Units N/A 2023 arXiv vlm.,open. VicTR: Video-conditioned Text Representations for Activity Recognition N/A 2023 ...
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These vacuole lipid droplet (vCLIP) contact sites respond strongly to metabolic cues: while only a subset of lipid droplets is bound to the vacuole when nutrients are abundant, other metabolic states induce stronger contact site formation. Physical lipid droplet-vacuole binding is related to th...
4.2. Training Open-VCLIPCLIP关注的是一个封闭集问题，因此对于open-vocabulary问题并不能很好的适应。
4.2. Training Open-VCLIP CLIP关注的是一个封闭集问题,因此对于open-vocabulary问题并不能很好的适应。通过一个引理证明了通过一个旧的CLIP模型+新的VCLIP模型一起训练并互相关联,能够获得最好的泛化性能。具体实现上,通过可学习的权重\alpha来平衡不同模型的训练 ...