ZeroShot Image Classifier（Zeroshot）是一款面向开发人员的开源工具，可从文本描述中创建图像分类器。它结合了大型图像数据集（LAION5B）和文本搜索模型（CLIP）以及一个预训练模型（DinoV2）来实现图像分类。使用文本的力量创建分类器，具有低延迟、快速高效的实时图像分类能力，并且可以离线访问，方便随时随地进行部署。
文本分类是NLP领域的一个基本任务,本文将介绍Comprehend-it模型,它在文本分类场景有较好的表现,尤其是在多标签 0-shot 任务上展现了优于BART和DeBERTa等模型的优异性能。 Comprehend-it基于DeBERTaV3-base在自然语言推理和文本分类数据集上进行训练,训练的一个关键方面是使用了复杂的合成数据生成技术,可用于多种 0-sho...
文本为 NLI(Natural Language Inference) 式的 zero-shot(推荐 huggingface 的 xlm-roberta-large-xnli,支持中文)。本质上,这是一种迁移学习,用一个监督训练得到的双句 NLI 模型,完成单句文本分类任务。 传统文本分类(上)与 NLI 文本分类(下) 比如,premise(前提)= “世界杯落幕了”,使用模板“这句话是关于{}...
共计覆盖32万个模型 今天介绍CV计算机视觉的第七篇,零样本图像分类(zero-shot-image-classification),在huggingface库内有500个零样本图像分类模型。 二、零样本图像分类(zero-shot-image-classification) 2.1 概述 零样本图像分类是指模型对以前未见过的图片类别进行分类的任务,它要求模型能够在没有看到特定类别样本的...
zero shot learning 的分类zero shot learning 根据模型训练时对数据的可用性,zero-shot learning可以分为两类:Inductive Zero-Shot和Transductive Zero-Shot。 1. Inductive Zero-Shot:我们可以访问已知类别中的标注图像数据。除此之外,还可以访问已知类和未知类的语义描述,即训练过程中的集合A。该设置下的主要目标是...
这篇文章将首先介绍CLIP的原理以及如何用CLIP实现zero-shot分类,然后我们将讨论CLIP背后的动机,最后文章会介绍CLIP的变种和其它的一些应用场景。 简介:CLIP是一种基于对比文本-图像对的多模态预训练方法,训练数据是文本-图像对,i.e., 一张图像和它对应的文本描述,通过对比学习,希望能够学习到文本-图像对的匹配关系...
Zero-shot learning 就是希望我们的模型能够对其从没见过的类别进行分类,让机器具有推理能力,实现真正的智能。其中零次(Zero-shot)是指对于要分类的类别对象,一次也不学习。 1.2 实例 假设我们的模型已经能够识别马、老虎和熊猫了,现在需要该模型也识别斑马,那么我们需要告诉模型,怎样的对象才是斑马,但是并不能直接让...
总结对比 zero-shot是一种机器学习方法,指的是模型能够处理从未在训练数据中见过的任务或类别,即模型在面对新任务时不需要额外的训练和微调也能做出合理的决策。 以视觉场景为例,如CLIP(Contrastive Language-Image Pre-Training),它将图像和文本嵌入到同一个
zero shot 图像分类,1.缓解样本不均衡样本不均衡现象假如我们要实现一个新闻正负面判断的文本二分类器,负面新闻的样本比例较少,可能2W条新闻有100条甚至更少的样本属于负例。这种现象就是样本不均衡。在样本不均衡场景下,样本会呈现一个长尾分布(如图中所示会出现长长
ZeroShot算法的核心思想是根据样本的语义信息进行分类,通过将样本与已知类别之间的相似性作为分类依据,从而实现未知类别的分类。 ZeroShot算法主要包括以下步骤: 1.构建语义相似度矩阵:首先,需要构建一个语义相似度矩阵,该矩阵表示已知类别之间的相似度。通常,可以通过词嵌入技术或基于语义词典的方法来获取类别之间的语义...