具体来说,CLIP 先学习到合适的文字和图像的表示,在后续的 zero-shot image classification 任务中,给定图像和候选文字,模型可以选择与图像最为匹配的文字作为分类结果。CLIP 模型后续也被很多其他需要跨模态的模型利用和微调。 内容 一、背景 之前的图像分类模型,输入是图像,输出是实现预定好的 1000 类(或者 18291 ...
OpenAI 的 CLIP 模型在匹配图像与文本类别方面非常强大,但原始 CLIP 模型是在 4 亿多个图像 - 文本对上训练的,耗费了相当大的算力。来自 PicCollage 公司的研究者最近进行了缩小 CLIP 模型尺寸的研究,并取得了出色的效果。 今年1 月初,OpenAI 打破了自然语言与视觉的次元壁,接连推出了两个连接文本与图像的神经...
CLIP 是一个零样本分类器,因此首先针对少样本学习模型测试 CLIP 是有意义的。 因此,作者针对由高质量预训练模型(例如 ResNet)之上的线性分类器组成的模型测试了 CLIP。 结果如图4所示: CLIP 明显优于其他分类器。 此外,CLIP 能够与 16-shot 线性分类器 BiT-M 的性能相媲美。 换句话说,BiT-M 的分类器必须在...
因此,作者基于HERO模型,将CLIP的一些组件加入到了HERO模型中,从而达到了显著的性能提升。 2.3.3. 实现方法 HERO方法和本文CLIP增强方法的模型结构如上图所示,主要不同是,作者将原本的Text Encoder替换为了CLIP的Text Encoder,从而获得更好的性能文本编码效果,从而在VALUE基准上达到了更好的性能。 2.4. CLIP4Caption:...
简介:【10月更文挑战第14天】CLIP是由OpenAI在2021年推出的一种图像和文本联合表示学习模型,通过对比学习方法预训练,能有效理解图像与文本的关系。该模型由图像编码器和文本编码器组成,分别处理图像和文本数据,通过共享向量空间实现信息融合。CLIP利用大规模图像-文本对数据集进行训练,能够实现zero-shot图像分类、文本-...
OpenAI 的 CLIP 模型在匹配图像与文本类别方面非常强大,但原始 CLIP 模型是在 4 亿多个图像 - 文本对上训练的,耗费了相当大的算力。来自 PicCollage 公司的研究者最近进行了缩小 CLIP 模型尺寸的研究,并取得了出色的效果。 今年1 月初,OpenAI 打破了自然语言与视觉的次元壁,接连推出了两个连接文本与图像的神经网...
CLIP是OpenAI在2021年发布的一种用于图像和文本联合表示学习的模型。其核心思想是通过对比学习来预训练一个模型,使其能够理解图像和文本之间的关系。CLIP使用大规模的图像-文本对数据集进行预训练,例如从互联网上收集的4亿个图像-文本对,这些数据集包含了丰富的图像和对应的描述文本,使得模型能够学习到广泛的视觉概念和...
得益于 OpenAI 月初发布的 DALL.E 和 CLIP 模型，机器学习社区的开发者在文本与图像的匹配方面又可以尝试很多新的玩法。在这个项目中，一位开发者借助 CLIP 神经网络，在谷歌 Colab notebook 上实现了对 Unsplash 数据集中近 200 万张免费图片的精准文本 - 图片检索匹配。本月初，OpenAI 同时发布了两个连接文本与...
OpenAI 的 CLIP 模型在匹配图像与文本类别方面非常强大,但原始 CLIP 模型是在 4 亿多个图像 - 文本对上训练的,耗费了相当大的算力。来自 PicCollage 公司的研究者最近进行了缩小 CLIP 模型尺寸的研究,并取得了出色的效果。 今年1 月初,OpenAI 打破了自然语言与视觉的次元壁,接连推出了两个连接文本与图像的神经网...
CLIP,即Contrastive Language-Image Pre-training,对比语言-图像预训练,是一种从自然语言监督中学习的高效方法,于 2021 年在论文Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision中被引入。 简而言之,CLIP 是一个联合的图像和文本嵌入模型,通过 4 亿个图像和文本对以自监督的方式进行训练。这意味...