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。 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,比如你输入关键词「卫衣男」,效果如下图: 关键词「威士忌...
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。
多功能的模型架构:DetCLIPv3基于一个健壮的开词汇(OV)检测器,并且进一步通过一个物体描述器增强了其生成能力。具体来说,物体描述器利用OV检测器提供的foreground proposals(前景 Proposal ),并通过语言建模训练目标来训练生成每个检测到的物体的分层标签。这种设计不仅允许精确的定位,还能提供视觉概念的详细描述,从而为视...
clip (numpy) 功能:其中a是一个数组,后面两个参数分别表示最小和最大值。 也就是说clip这个函数将将数组中的元素限制在a_min, a_max之间,大于a_max的就使得它等于 a_max,小于a_min,的就使得它等于a_min 样例: flipud 功能:张量上下翻转 样例: ...
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。
模型结构主要由两个部分组成分别是实现文本编码与解码的Clip结构模型与实现图像特征提取支持对象检测YOLOv8系列网络模型。 对比传统的深度学习YOLO系列对象检测网络与传统的开发动词对象检测,YOLO-World的优势如下图所示: 其中可参数化视觉语言PAN模块,作者对之前的VLP结构完成了两点改进分别是文本指南CSP模块与图像池化注意...
Clip 1. 使用 YOLOv8 Nano 模型进行检测推理。 YOLOv8 Nano 模型在几帧中将猫混淆为狗。让我们使用 YOLOv8 Extra Large 模型对同一视频运行检测并检查输出。 yolo task=detect mode=predict model=yolov8x.pt source='input/video_3.mp4' show=True ...