受这些 scaling law 的激励，最近不少项目都在通过增加计算量和扩大模型规模来学习更好的模型。这就催生了 CLIP 等模型 —— 其训练使用了 4 亿张图像，计算预算自然也非常高。就算是其开源实现 OpenCLIP，根据模型大小的不同，训练也使用了 256 到 600 台 GPU，耗时数天到几周。但是，又有一项研究表明通过...
受这些 scaling law 的激励，最近不少项目都在通过增加计算量和扩大模型规模来学习更好的模型。这就催生了 CLIP 等模型 —— 其训练使用了 4 亿张图像，计算预算自然也非常高。就算是其开源实现 OpenCLIP，根据模型大小的不同，训练也使用了 256 到 600 台 GPU，耗时数天到几周。但是，又有一项研究表明通过...
CLIP是一个使用对比学习的模型示例,它使用文本和视觉编码器计算文本和图像嵌入之间的相似性。它遵循三步流程来实现零样本预测。 在预训练期间训练文本和图像编码器以学习图像-文本对。 将训练数据集类别转换为标题。 估计给定输入图像的零样本预测的最佳标题。 CLIP 等 VLM 为Encord Active中的语义搜索功能提供支持。
首先,我们来看看CLIP模型。CLIP(Contrastive Language-Image Pre-training)是一种基于对比学习的视觉语言模型,它通过在大规模图像和文本数据集上进行预训练,学习图像和文本之间的对应关系。CLIP模型的特点在于其简单而高效的结构,以及强大的跨模态匹配能力。在实际应用中,CLIP可用于图像分类、文本生成、图像检索等多种任务。
CLIP是一个使用对比学习的模型示例,它使用文本和视觉编码器计算文本和图像嵌入之间的相似性。它遵循三步流程来实现零样本预测。 在预训练期间训练文本和图像编码器以学习图像-文本对。 将训练数据集类别转换为标题。 估计给定输入图像的零样本预测的最佳标题。
CLIP(OpenAI):通过对比学习对齐图像与文本。 Flamingo(DeepMind):支持多图多轮对话。 BLIP-2:利用Q-Former高效连接视觉与语言模型。 LLaVA/MiniGPT-4:开源社区推动的轻量化VLM。 总结 VLM正在推动人机交互的边界,从基础研究到实际应用(如智能助手、自动驾驶)均有广阔前景。随着技术的演进,如何在性能、效率与伦理间...
VLM技术的关键组成部分 VLM的总体架构由图像编码器、视觉-语言投影器、文本分词器与位置编码器等关键组件组成，实现信息的深度融合。VLM的总体架构涵盖了多个关键组件，它们协同工作以实现视觉与文本信息的深度融合。首先，图像编码器作为整个架构的起点，负责从输入的图像中高效提取出视觉特征。在本文中，我们将探讨CLIP中...
SigLIP与CLIP相似,不同之处在于它使用基于二元交叉熵的原始NCE损失,而不是基于InfoNCE的CLIP多类目标。此改变使其在较小批量上比CLIP具有更好的零样本性能。 潜在语言图像预训练(Latent language image pretraining,Llip)考虑到一张图像可以有多种不同的标题。它通过交叉注意模块将图像的编码与目标标题关联。考虑标题...
目前主流的以CLIP为典型代表的Vision-Language Model(VLM)预训练方法可以大致分为3个关键模块: 文本特征提取模块,通常采用Transformer结构及其一系列变体作为基础结构。 图像特征提取模块,通常采用CNN(以ResNet结构为典型代表)或者Transformer(如ViT、MAE等结构)来提取图像特征。
何时使用 CLIP 这样的对比模型? 何时使用掩码? 何时使用生成模型? 何时使用 LLM 作为预训练骨干网络? 提升定基 在VLM 和生成模型文献中,定基(grounding)是一个关键难题。定基的目标主要是解决模型不能很好理解文本 prompt 的问题,这个问题既可能导致模型忽视 prompt 中的某些部分,也可能导致其产生幻觉,想象出 prompt...