CLIP模型就可以用来解决这种问题，预训练后的模型就可以直接进行zero-shot。17年类似方法在ImageNet上的效...
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 CLIP的表现比逻辑回归分类器低了10％以上，在OxfordPets和Birdsnap上，性能较为接近。
也可以看到,Zero-Shot CLIP 在一些专业、复杂或抽象的任务上相当弱,如卫星图像分类 (EuroSAT 和RESISC45)、淋巴结肿瘤检测 (PatchCamelyon)、合成场景中的物体计数 (CLEVRCounts)、与自动驾驶相关的任务,如德国交通标志识别 (GTSRB)、识别到最近汽车的距离 (KITTI distance)。这些结果突出了 Zero-Shot CLIP 在更复...
github项目地址:https://github.com/openai/CLIP 2021年,Open AI提出Contrastive Language-Image Pre-training (CLIP),突破了文本-图像之间的限制。CLIP使用大规模的文本-图像配对预训练,并且可以直接迁移到Imagenet上,完全不需要图像标签微调即可实现zero-shot分类。CLIP模型或许会引导CV的发展走向大规模预训练,文本-图...
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。
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,对这些类别进行分类。这通常通过学习类别之间的语义表示(如从文本描述中学习)来实现,并将图像特征与这些语义表示相匹配。 2.2 技术原理 比较典型的模型是openai发布的clip-vit-base-patch16,曾被应用于Stable...
CLIP是OpenAI的多模态预训练模型,使用对比学习在大量文本-图像对上训练,便于迁移至各种下游任务,如图像分类、OCR等。它通过分别编码文本和图像并计算相似度来评估匹配度。在图像分类测试中,CLIP能有效识别图像类别。此外,CLIP还可用于图像描述生成、文本搜图和文本生成
在推理过程中,来自两种模态的数据相互交织以计算交叉注意或自注意,并且不能像双流模型(如CLIP和ALIGN)那样预先计算特征。对于图像/文本检索和图像分类等下游任务而言,这可能不太有效。 在本文中,作者提出了一个大规模细粒度交互式语言图像预训练框架FILIP来解决这些局限性。作者通过对比损失中的一种新的跨模态后期交互...
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...