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-图像对 模型结构 训练过程 训练成果 三、迁移预训练模型实现zero-shot图像分类 zero-shot图像分类步骤 分类效果 后续内容 Reference CLIP·DALLE·DALLE2系列 详解CLIP (一) | 打通文本-图像预训练实现ImageNet的zero-shot分类,比肩全监督训练的ResNet50/101 详解CLIP (二) | 简易使用CLIP-PyTorch预训练模型进...
PerceptionCLIP是一种新的zero-shot图像分类方法,模拟人类视觉感知过程,提高了图像分类的泛化能力,鲁棒性和可解释性。 PerceptionCLIP首先识别背景属性,然后利用这些属性来区分前景物体。 PerceptionCLIP不仅提升了零射击图像分类的准确性,还提高了模型的理解力和可靠性。 标签:PerceptionCLIP,图像分类,视觉语言模型 附原文链...
我们了解了CLIP如何在文本-图像对数据上训练,并且训练好的模型有能力判断给定的文本和图像是否匹配。这时CLIP已经完成了其全部训练过程,完全不需要ImageNet或其它数据集中的图像-类别标签,即可以直接做图像分类了,这也是CLIP这个模型最大的亮点:zero-shot图像分类。 zero-shot图像分类步骤如下: 根据所迁移的数据集将所有...