title: Zero-shot Image-to-Image Translation accepted: Arxiv 2023 paper: https://arxiv.org/abs/2302.03027 code: https://github.com/pix2pixzero/pix2pix-zero 关键词:Zero-shot, Image-to-Image Translation, pretrained model, BLIP, CLIP, GPT-3, diffusion model, training-free, prompting-free 阅...
比如来一张 ImageNet-1K 验证集的图片,作者把它喂入 CLIP 预训练好的 Image Encoder,得到特征I_1,接下来把所有类别的词汇 "cat", "dog" 等,做成一个 prompt:"A photo of a {object}",并将这个 prompt 喂入 CLIP 预训练好的 Text Encoder,依次得到特征T_1,T_2,...,T_N,最后看哪个的余弦相似度和...
In this work, we introduce a simple yet effective zero-shot image super-resolution model. Our zero-shot SR model learns an image-specific super-resolution network (SRN) from a low-resolution input image alone, without relying on external training sets. To circumvent the difficulty caused by ...
大量的实验表明,FILIP通过有效地学习细粒度表示,在多个下游任务上获得了SOTA的性能,包括zero-shot图像分类和图文检索。FILIP在Zero-Shot ImageNet分类中达到77.1%的Top-1精度。对单词patch对齐的可视化进一步表明,FILIP学习了有意义的细粒度特征,具有良好的定位能力。 3. 方法 在本文中,作者提出了一个新的跨模态预训练...
image. Second, while existing models can introduce desirable changes in certain regions, they often dramatically alter the input content and introduce unexpected changes in unwanted regions. In this work, we propose pix2pix-zero, an image-to-image translation method that can preserve the content ...
Grounding DINO and SAM are powerful AI models that can assist in the dataset annotation process. Grounding DINO is capable of zero-shot detection of any object in the image, while SAM can convert these bounding boxes into instance segmentation masks. ...
1 任务说明 现有的benchmark通过ImageNet-1k上预训练的Res101从已知类的训练集提取feature或者feature map,然后对每一个类引入...
Zero-shot text-image generation其实就是给文本生图像的任务,文章中使用的都是FID与IS等图像生成的评估指标。 图像生成评估指标 IS(Inception Score)是什么? FromChatGPT(提示词:图像生成评估指标 Inception Score是什么?) Inception Score(简称IS)是一个用于评估生成对抗网络(GANs)生成图像质量的客观指标。它由Tim ...
Li J, Savarese S, Hoi S C H. Masked Unsupervised Self-training for Zero-shot Image Classification[J]. arXiv preprint arXiv:2206.02967, 2022. 摘要导读 有监督学习由于较为昂贵的标注费用会限制模型的可扩展性。虽然自监督表示学习已经取得了令人印象深刻的进展,但它仍然需要对标记数据进行第二阶段的微调...
该文聚焦在一个前沿的问题:给一个包含了未知种类多个实体的没训练过的新样本(the query image),如何检测以及分割所有这些实例。这个问题和现实应用密切相关,因为检测/分割的落地场景中不可能有类似MS-COCO或者OpenImages之类数据集包含了非常多的实例,现实任务中的实例是穷举不完的,如何从有限种类和数量的样本中学习到...