代码:GitHub - gaopengcuhk/Tip-Adapter 关键字 multi-modality (多模态) 摘要 CLIP模型通过学习大规模的图像文本对学习视觉表示,可以通过zero-shot知识迁移到下游任务,不需要训练 现有一些方法在CLIP的基础上提出了微调的额外的可学习模块,能提高模型性能,但是增加了训练时间和成本 Tip-Adapter: 基于CLIP进行few-shot...
基于Tip-Adapter 的网络结构,我们可以进一步将 Cache Model 中的 Keys 部分变为学习参数,即可以通过训练来进行更新,该方案为 Tip-Adapter-F。借助已经构建好的 Cache Model,Tip-Adapter-F 仅需要现有 CLIP-Adapter 十分之一的训练回合数和时间,就可以实现更高的性能,如表一所示。 图1:Tip-Adapter 和 Tip-Adapt...
1.Tip-Adapter Tip-Adapter 的整体网络结构如下图 1 所示,对于给定的 few-shot 训练数据集和标签,我们借助 CLIP 通过一个非训练的方案来构建一个缓存模型(Cache Model),它存储了来自下游训练数据的分类知识;在测试时,Tip-Adapter 通过将 Cache Model 的预测和原始 CLIP 的预测进行线性加和,来得到更强的最终分类...
Tip-Adapter: Training-free Adaption of CLIP for Few-shot Classification Tip-Adapter = Zero-shot transfer无需额外训练的优势 +few-shot transfer更好的性能 http://arxiv.org/abs/2207.09519 https://github.com/gaopengcuhk/Tip-Adapter Tip-Adapter大致流程 用CLIP视觉编码器提取few-shot 图像特征并将其标签...
代码链接:https://github.com/gaopengcuhk/Tip-Adapter 一.研究背景 对比性图像语言预训练模型(CLIP)在近期展现出了强大的视觉领域迁移能力,可以在一个全新的下游数据集上进行 zero-shot 图像识别。为了进一步提升 CLIP 的迁移性能,现有方法使用了 few-shot 的设置,例如 CoOp 和 CLIP-Adapter,即提供了少量下游数据...
代码链接:https://github.com/gaopengcuhk/Tip-Adapter 一.研究背景 对比性图像语言预训练模型(CLIP)在近期展现出了强大的视觉领域迁移能力,可以在一个全新的下游数据集上进行 zero-shot图像识别。为了进一步提升 CLIP 的迁移性能,现有方法使用了 few-shot 的设置,例如 CoOp 和 CLIP-Adapter,即提供了少量下游数据集...
git clone https://github.com/gaopengcuhk/Tip-Adapter.gitcdTip-Adapter conda create -n tip_adapter python=3.7 conda activate tip_adapter pip install -r requirements.txt#Install the according versions of torch and torchvisionconda install pytorch torchvision cudatoolkit ...
代码链接:https://github.com/gaopengcuhk/Tip-Adapter 一.研究背景 对比性图像语言预训练模型(CLIP)在近期展现出了强大的视觉领域迁移能力,可以在一个全新的下游数据集上进行 zero-shot 图像识别。为了进一步提升 CLIP 的迁移性能,现有方法使用了 few-shot 的设置,例如 CoOp 和 CLIP-Adapter,即提供了少量下游数据...
We provide Tip-Adapter's **numerical results** in Figure 4 and 5 of the paper at [exp.log](https://github.com/gaopengcuhk/Tip-Adapter/blob/main/exp.log). TODO: Add CLIP-Adapter's numerical results for comparison. CLIP-Adapter's numerical results are also updated for comparison. ### ...
Paper tables with annotated results for Tip-Adapter: Training-free CLIP-Adapter for Better Vision-Language Modeling