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情况下,对这些类别进行...
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...
零样本学习(zero-shot learning,ZSL)是做分类,一般是单标签图像分类(多标签会注明 multi-label)。跟普通分类不同的地方在于:test data 来自训练时 没见过的类。设置上,整个数据集从 class 角度分成两部分…
联系小样本问题,可以将零样本问题抽象成one-shot的小样本问题,Base Set为已知类图片集,Support Set是未知类的语义标签,Query则是未知类的图片,因此我们需要解决的问题就是找到一个合适的空间能够衡量语义标签和图片之间的相似度。典型的基于这种抽象形式解决零样本图像分类问题的方法是判别模型。
实例分割(Instance Segmentation)是视觉经典四个任务中相对最难的一个,它既具备语义分割(Semantic Segmentation)的特点,需要做到像素层面上的分类,也具备目标检测(Object Detection)的一部分特点,即需要定位出不同实例,即使它们是同一种类。因此,实例分割的研究长期以来都有着两条线,分别是自下而上的基于语义分割的方法...
1. 图像分类与物体识别 CLIP(Contrastive Language-Image Pre-training)模型就是一个典型应用零样本学习的例子。通过联合训练后的语言模型和视觉模型,CLIP可以在没有针对特定类别进行训练的情况下,基于类别描述正确地识别出图片内容。 2. 自然语言处理 在NLP领域,零样本学习也能帮助模型理解未曾出现过的实体或概念。例如...
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...
深度学习如果从来没有“见”过老虎图像样本,是很难去分类老虎的;而零次学习ZSL正是以解决此问题而提出:即便没见过老虎,但知道一些属性,例如黑白黄斑纹、尾巴、长牙等,通过这些语义属性即可将“未见类”识别出来。 例如对于图像分类中的ZSL,一般定义是,给定训练集(例如,见过猫的样子)、训练标签(例如,标签是猫)、训...