Vt表示CLIP的Visual encoder,L表示CLIP的Language encoder,V表示自己(RegionCLIP)的Visual encoder。 主要方法就是,先利用CLIP预训练模型进行图像与文本描述的匹配(Image-text pretraining),从而训练一个Visual encoderVt和Language encoderL,然后,进行region-text pretraining,将Vt作为teacher model,V作为student model,利...
从测试结果可以看出,RegionCLIP的zero-shot推理主要集中在未知类别的目标检测,也就是说对于一些常见的类别如person、book、cup等,RegionCLIP的zero-shot就不进行定位和识别,只是检测少见的类,也就是一般数据集如coco里面没有的类别,比如第一张图片里的pantyose(连裤袜,这里识别错了)、kimono(和服)、以及第二张图片里...
RegionCLIP(Region-based CLIP)是一种基于区域的语言-图像预训练模型,它结合了CLIP(Contrastive Language-Image Pre-training)的思想,并进一步扩展到图像的区域级别。RegionCLIP在预训练过程中,不仅考虑整个图像与文本描述的匹配程度,还深入到图像中的各个区域,学习每个区域与文本描述之间的对应关系。这使得RegionCLIP在理解...
CLIP的主要问题是对图像区域的识别的效果不好,主要是由于训练过程都是整张图像作为输入 为了解决这个问题,本文提出了RegionCLIP,将CLIP扩展到可以学习区域性视觉信息,因此可以更细粒度的对齐图像和文本。 Introduction 视觉语言表征学习模型例如CLIP、ALIGN和Florence等。这种模型通过将图像与字幕匹配,使用数亿对图像-文本对...
RegionCLIP 是一种基于 Region 的视觉语言模型预训练方法,其核心思想是利用图像中的 Region 信息来丰富视觉特征表示。一、基本原理RegionCLIP 的基本原理是利用图像分割技术将图像划分为多个 Region,并从这些 Region 中提取特征。然后,将这些特征与相应的文本信息进行关联,通过预训练任务来学习图像和文本之间的映射关系。
首先需要下载一个pretrained_ckpt文件夹下到RegionCLIP文件夹下: 文件夹的地址为: https://drive.google.com/drive/folders/1hzrJBvcCrahoRcqJRqzkIGFO_HUSJIii 由于共享的文件夹不是pretrained_ckpt名称,所以将其重命名为pretrained_ckpt即可。 四、数据集的配置 ...
几篇论文实现代码:《RegionCLIP: Region-based Language-Image Pretraining》(CVPR 2022) GitHub: github.com/microsoft/RegionCLIP [fig1] 《Generalizable Human Pose Triangulation》(CVPR 2022) GitHub: gi...
To mitigate this issue, we propose a new method called RegionCLIP that significantly extends CLIP to learn region-level visual representations, thus enabling fine-grained alignment between image regions and textual concepts. Our method leverages a CLIP model to match image regions with template ...
RegionCLIP: Region-based Language-Image Pretraining (CVPR 2022) Yiwu Zhong, Jianwei Yang, Pengchuan Zhang, Chunyuan Li, Noel Codella, Liunian Li, Luowei Zhou, Xiyang Dai, Lu Yuan, Yin Li, and Jianfeng Gao Overview We propose RegionCLIP that significantly extends CLIP to learn region-leve...
RegionCLIP: Region-based Language-Image Pretraining Yiwu Zhong1*, Jianwei Yang2, Pengchuan Zhang2, Chunyuan Li2, Noel Codella3, Liunian Harold Li4, Luowei Zhou3, Xiyang Dai3, Lu Yuan3, Yin Li1, Jianfeng Gao2 1University of Wisconsin-Madison, 2Microsoft Research, 3Microsoft Cloud...