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...
本文提出了 Tip-Adapter,一种可以免于训练的将 CLIP 用于下游 few-shot 图像分类的方案。 论文链接:https://arxiv.org/pdf/2207.09519.pdf 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...
本文提出了 Tip-Adapter,一种可以免于训练的将 CLIP 用于下游 few-shot 图像分类的方案。 论文链接:https://arxiv.org/pdf/2207.09519.pdf 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...
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 ...
本文提出了 Tip-Adapter,一种可以免于训练的将 CLIP 用于下游 few-shot 图像分类的方案。 论文链接:https://arxiv.org/pdf/2207.09519.pdf 代码链接:https://github.com/gaopengcuhk/Tip-Adapter 一.研究背景 表1:不同方案在 ImageNet 数据集上 16-shot 的图像分类准确率和训练时间的比较 ...
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转换成相应的one-hot形式; Ftrain=VisualEncoder(IK),Ltrain=OneHot(LN) 创建包含few-shot视觉特征和one-hot标签的cache model,特征和标签被视为成对的key-value pairs; ...
本文提出了 Tip-Adapter,一种可以免于训练的将 CLIP 用于下游 few-shot 图像分类的方案。 论文链接:https://arxiv.org/pdf/2207.09519.pdf 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...
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. ### ...
We conduct extensive experiments of few-shot classification on ImageNet and other 10 datasets to demonstrate the superiority of proposed Tip-Adapter. The code will be released at \url{https://github.com/gaopengcuhk/Tip-Adapter}. PDF Paper record ...