对比语言-图像预训练 (CLIP) (Radford 等人,2021) 通过对比对齐图像和文本嵌入来训练一对图像和文本编码器(分别表示为 fI 和 fT)。 在每次训练迭代期间,从大规模训练集中采样 N 个图像-文本对 {( i, i)}i=1N 的小批量。 对比损失定义如下: ℒCLIP:=(ℒI→T+ℒT→I)/2.ℒI→T:=−1N...
视觉语言预训练,对比学习,自监督学习,多模态表征学习,K 均值聚类 I引言 对比语言图像预训练 (CLIP)[1] 在从互联网收集的大规模图像-文本对中学习表征方面取得了令人印象深刻的性能。 它在预训练过程中优化了信息噪声对比估计 (InfoNCE) 目标[2],但这种简单的目标如何得出有意义的图像-文本表示尚未得到充分研究。
多模态对比语言图像预训练(CLIP)是一种神经网络模型,它通过多模态对比训练来学习图像和文本之间的关联。与传统的单模态预训练模型不同,CLIP能够同时处理图像和文本,从而更好地理解它们之间的语义关系。 CLIP的设计类似于GPT-2和GPT-3,是一种自回归语言模型。它通过对比学习来学习图像和文本之间的映射关系。在训练过程...
多模态对比语言图像预训练(CLIP)是一种神经网络模型,它通过多模态对比训练来学习图像和文本之间的关联。与传统的单模态预训练模型不同,CLIP能够同时处理图像和文本,从而更好地理解它们之间的语义关系。 CLIP的设计类似于GPT-2和GPT-3,是一种自回归语言模型。它通过对比学习来学习图像和文本之间的映射关系。在训练过程...
CLIP(对比语言图像预训练)是一种基于多种(图像、文本)对进行训练的神经网络。在给定图像的情况下,它可以用自然语言来预测最相关的文本片段,而无需直接针对任务进行优化,类似于GPT-2和gpt - 3的零射击能力。我们发现CLIP在不使用任何原始的1.28M标记示例的情况下,在ImageNet“零射击”上匹配原始ResNet50的性能,克...
多模态对比语言图像预训练(CLIP)是一种神经网络模型,它通过多模态对比训练来学习图像和文本之间的关联。与传统的单模态预训练模型不同,CLIP能够同时处理图像和文本,从而更好地理解它们之间的语义关系。 CLIP的设计类似于GPT-2和GPT-3,是一种自回归语言模型。它通过对比学习来学习图像和文本之间的映射关系。在训练过程...
CLIP模型本身不生成图像的描述,但可以用来评估文本和图像之间的关系。今天,这篇文章将涵盖使用PyTorch从头开始实现CLIP的过程。 在2021年,OpenAI发布了一篇论文《从自然语言监督中学习可转移的视觉模型》(https://arxiv.org/pdf/2103.00020),提出了CLIP(对比语言图像预训练),这是一个强大的深度学习模型,旨在以统一的方...
CLIP是一种基于多模态(图像、文本)对比训练的神经网络模型,由OpenAI等研究机构提出。该模型的设计灵感部分来源于GPT-2和GPT-3,继承了它们强大的语言处理能力和零样本学习能力。CLIP的核心在于通过对比学习来建立图像和文本之间的映射关系,从而实现在给定图像的情况下,能够用自然语言预测最相关的文本片段。 技术原理 CLI...
CLIP(对比语言图像预训练)是一种基于多种(图像、文本)对进行训练的神经网络。在给定图像的情况下,它可以用自然语言来预测最相关的文本片段,而无需直接针对任务进行优化,类似于GPT-2和gpt - 3的零射击能力。我们发现CLIP在不使用任何原始的1.28M标记示例的情况下,在ImageNet“零射击”上匹配原始ResNet50的性能,克...
CLIP是由OpenAI提出的一种创新性的多模态预训练模型,它旨在通过对比学习的方式,将自然语言任务和图像理解任务进行联合预训练。与传统的单模态预训练模型不同,CLIP能够同时处理图像和文本数据,深入理解它们之间的语义关系,从而实现跨模态的信息交互与融合。 二、技术原理 CLIP的核心思想在于通过最大化图像表示与其相应文本...