虽然 CLIP 模型在匹配图像与文本类别方面非常强大，但它是在 4 亿多个图像 - 文本对上训练的，使用了很大的算力，需要 256 个 GPU 训练两周。这对于普通开发者来说是无法想象的。因此，是否有可能缩小 CLIP 模型的尺寸，并且不减弱其性能呢？最近，PicCollage 公司的研究者对这一课题展开了研究，他们在自己的内容...
因此,是否有可能缩小 CLIP 模型的尺寸,并且不减弱其性能呢? 最近,PicCollage 公司的研究者对这一课题展开了研究,他们在自己的内容产品上对 CLIP 模型的性能进行了测试,并且获得了满意的效果。不过很快发现了 CLIP 模型的一个奇怪点:在搜索查询中优先考虑文本相似度而不是语义相似度。他们想要解决 CLIP 模型过分重视...
实验结果表明,向文本向量添加bias比向图像向量添加bias更有效,并且scale值越大,CLIP 越强调文本的相似性。 借助CLIP的强大功能,可以使用知识蒸馏的方法减小模型的尺寸,CLIP 模型实际上是两个具有不相交参数集的模型: ViT (将图像转换为向量)和 Transformer (将文本转换为向量)模型。 研究人员决定对 ViT 模型(精度为...
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网...
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。 机器之心报道,机器之心编辑部。
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...
01-setup-clip.ipynb：设置环境，检查并准备 CLIP 代码；02-download-unsplash-dataset.ipynb：从 Unsplash 数据集下载图片；03-process-unsplash-dataset.ipynb：使用 CLIP 处理数据集中的所有图片；04-search-image-dataset.ipynb：使用自然语言查询在数据集中检索图片；05-search-image-api.ipynb：使用 Unsplash Search...
神器CLIP为多模态领域带来了哪些革命?迪哥2小时精讲OpenAI神器—CLIP模型,原理详解+代码复现!共计4条视频,包括:CLIP模型解读(上)、CLIP模型解读(下)、1-20 节直播15:Openai Dalle2建模分析等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
CLIP 是由 OpenAI 开源的基于对比学习的大规模(4 亿个图文 pairs)图文预训练模型图像和文本的编码器都使用 Transformer,使用余弦相似度来衡量两者编码特征的距离文本描述使用的英文 一、背景 本文的题目叫做:从自然语言监督信号来学习迁移性好的视觉模型 所以本文的重点所在就是要建立一个迁移性好的视觉模型,能够不...