3.2 RWKV-CLIP 在本节中,我们提出了 RWKV-CLIP,这是一种稳健且高效的 RWKV 驱动的视觉语言表示学习模型。受 CLIP(Radford等人,2021年)和 Vision-RWKV(Duan等人,2024年)的启发,RWKV-CLIP 采用了双塔(dual-tower)架构,具有类似于 Transformer(Vaswani等人,2017年)的块堆叠编码器设计,每个块由一个空间混合模块...
现有的视觉语言模型(VLMs),如CLIP,在特定领域中受制于大规模对齐图像和文本数据集的可用性,限制了零样本性能。在这项工作中,作者利用两种互补的信息源:由大型语言模型(LLMs)生成的类别描述和丰富的细粒度图像分类数据集,以提高VLM在细粒度领域的零样本分类性能。在技术方面,作者开发了使用“袋级别”图像文本监督训...
用Pytorch实现简单的CLIP模型,和复现CoOp工作中对于Prompt的学习来获得更好的分类准确率。 https://arxiv.org/abs/2103.00020 https://arxiv.org/abs/2109.01134v1知识 校园学习 人工智能 预训练模型 CLIP 机器学习 深度学习 Python pytorch 图片分类 代码复现 多模态...
用Pytorch实现简单的CLIP模型,和复现CoOp工作中对于Prompt的学习来获得更好的分类准确率。 https://arxiv.org/abs/2103.00020 https://arxiv.org/abs/2109.01134v1 知识 校园学习 人工智能 预训练模型 CLIP 机器学习 深度学习 Python pytorch 图片分类
腾讯推出面向真实世界应用的视觉语言模型 | 视觉语言模型(VLM)在光学字符识别和复杂图表分析等一系列任务中表现出了卓越的性能。在这一趋势的基础上,腾讯团队推出了一种新的视觉语言模型 POINTS1.5,旨在使其在各种实际应用中表现出色。POINTS1.5 是 POINTS1.0 的增强版,包含几项关键创新:i) 他们用支持原生动态高分辨...