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...
OpenAI发现CLIP能在多个数据集上超过基于ImageNet训练的模型,且比分类模型有更强的鲁棒性。 二、方法 2.1 创造一个足够大的数据集 现有数据集主要有3个,MS-COCO、Visual Genome、YFCC100M。前两者是人工标注的,质量高但是数据量小,大约只有0.1M。YFCC100M大约有100M图片,但是质量堪忧,有些标题只有无意义的名字,...
早些年 OpenAI 的开源工作,通过学习文字和图像共同的表示,来实现更为鲁棒的泛化能力。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 ...
听话听音!OpenAI 践行了这一想法,几个小时前,OpenAI通过官方推特发布了两个崭新的网络,一个叫DALL-E(参见今天推送的头条),能够通过给定的文本创建出图片;一个叫CLIP,能够将图像映射到文本描述的类别中。 其中,CLIP可以通过自然语言监督有效学习视觉概念,从而解决目前深度学习主流方法存在的几个问题: ...
SD使用的是OpenAi的CLIP预训练模型，即别人训练好的拿来就用。我们需要给出提示词Prompt， 然后利用CLIP...
多模态.大模型!【Openai CLIP模型串讲】看计算机大佬如何巧妙的讲解多模态模型!真的让人醍醐灌顶!(对比学习、Diffusion模型、时间序列预测)共计3条视频,包括:1-14 节直播9:Openai CLIP模型、1-18 节直播13:对比学习、1-19 节直播14:Diffusion模型等,UP主更多精彩
本文实验了两种深度学习方法来构建CLIP。首先采用类似于VirTex的方法，从头开始联合训练图像CNN和文本...
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2021过去了,在过去的一年了出现了许多优秀的论文。其中,令我印象最为深刻的莫过于年初OpenAI发布的CLIP模型,通过简单的对比学习预训练,就能在多个下游任务中获得非常好的实验结果。因此,短短一年间,它就获得500+的引用量。在本文中,我们就来盘点一些基于CLIP模型的拓展网络。