CLIP:图像与文本的桥梁 CLIP(Contrastive Language-Image Pre-training)是OpenAI于2021年推出的一种多模态学习框架,旨在通过对比学习的方式,理解图像与文本之间的语义联系。 CLIP的核心优势 大规模预训练:CLIP利用海量的图像-文本对进行预训练,通过优化图像和文本表示之间的相似度,显著提升了模型的泛化能力。 多模态融合:...
近日,一位开发者将 YOLOv5 和 CLIP 结合起来,在使用关键词检索图片内容的同时,直接精确裁剪出包含检索主题的那一部分。 在这张图中,检索的关键词是「Whats the time」。 项目地址:https://github.com/vijishmadhavan/Crop-CLIP 在线试用地址:https://huggingface.co/spaces/Vijish/Crop-CLIP 先看几个示例,比...
近日,一位开发者将 YOLOv5 和 CLIP 结合起来,在使用关键词检索图片内容的同时,直接精确裁剪出包含检索主题的那一部分。 在这张图中,检索的关键词是「Whats the time」。 项目地址:https://github.com/vijishmadhavan/Crop-CLIP 在线试用地址:https://huggingface.co/spaces/Vijish/Crop-CLIP 先看几个示例,比...
图源:OpenAI CLIP 博客。 和目标检测器 YOLOv5 相结合之后,CLIP 在语义搜索图像的基础上增加了裁剪能力,变身 Crop-CLIP。 检测和裁剪对象 (yolov5s) 使用CLIP 对裁剪后的图像进行编码 使用CLIP 编码搜索查询 找到最佳匹配部分 Crop-CLIP 也可用于创建数据集,需要在代码中进行一些更改,进行批量搜索查询。如下图所示...
使用CLIP 对裁剪后的图像进行编码 使用CLIP 编码搜索查询 找到最佳匹配部分 Crop-CLIP 也可用于创建数据集,需要在代码中进行一些更改,进行批量搜索查询。如下图所示,Jack Daniels 威士忌酒瓶的图像已被裁剪并保存。 项目作者 Vijish Madhavan 是一位自由开发者,现居英国,是利物浦约翰摩尔斯大学的硕士生。
使用CLIP 对裁剪后的图像进行编码 使用CLIP 编码搜索查询 找到最佳匹配部分 Crop-CLIP 也可用于创建数据集,需要在代码中进行一些更改,进行批量搜索查询。如下图所示,Jack Daniels 威士忌酒瓶的图像已被裁剪并保存。 项目作者 Vijish Madhavan 是一位自由开发者,现居英国,是利物浦约翰摩尔斯大学的硕士生。
给Crop-CLIP 一个口令,就能自动搜图,还能帮忙裁剪出图片中的关键部分。 经常找图的人都知道,根据检索关键词组寻找理想中的照片是件很麻烦的事情。 打开搜索引擎或无版权图片网站,输入关键词,如果幸运的话,可能会在第一页或前 N 个检索结果中找到想要的图像。这种搜索方式仍然是基于图片标签进行的。
腾讯发布了新爆款YOLO-World,这是一种高效的开放词汇目标检测方法。 具体来说,作者使用预训练的CLIP文本编码器对输入文本进行编码,并通过引入RepVL-PAN来连接文本特征和图像特征以获得更好的视觉-语义表示。这种方法在V100上实现了35.4 AP和52.0 FPS,速度提升了20倍,在精度和速度方面都刷新多个SOTA。
lut_val = np.clip(x * r[2], 0, 255).astype(dtype) # H,S,V三个通道将原值映射至随机增减后的值,再合并 im_hsv = cv2.merge((cv2.LUT(hue, lut_hue), cv2.LUT(sat, lut_sat), cv2.LUT(val, lut_val))) cv2.cvtColor(im_hsv, cv2.COLOR_HSV2BGR, dst=im) # no return needed 1.1...
Yolov8是Yolo系列模型的最新王者,各种指标全面超越现有目标检测模型。 Yolov8借鉴了Yolov5、Yolov6、YoloX等模型的设计优点,全面改进了Yolov5模型结构,同时保持了Yolov5工程化简洁易用的优势。 1、YOLOV8的改进 1)Backbone 2)Neck 3)Head 4)Loss计算