核心思想:将文本数据和图像数据相结合,提出了CLIP,用对比学习的方法对语言-图像预训练,这是一种高效、可扩展的自然语言监督学习方法。 CLIP是一个预训练模型,就像BERT、GPT、ViT等预训练模型一样。首先使用大量无标签数据训练这些模型,然后训练好的模型就能实现,输入一段文本(或者一张图像),输出文本(图像)的向量表示。
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...
2.根据权利要求1所述的一种对比语言图像预训练模型的训练方法,其特征在于,获取 第一属性标签,包括: 确定若干个属性分类和各个所述属性分类的表征值; 根据第一训练图像的所述属性分类确定第一属性标签;其中,每个所述第一训练图像 的所述第一属性标签中包括每个所述属性分类的表征值。 3.根据权利要求1所述的一种...
1.本发明涉及计算机视觉与数字图像处理技术领域,尤其是一种基于对比语言图像预训练模型clip(contrastive language-image pre-training)的行人重识别方法。背景技术:2.行人重识别任务的目的是在不同的相机视角匹配同一对象。过去的行人重识别工作通常以卷积神经网络cnn为主干网络,这容易导致过于关注局部的信息,缺乏关注...
1 CLIP:大规模语言-图像对比预训练实现不俗 Zero-Shot 性能 (来自 OpenAI) 1.1 背景和动机 1.2 自然语言的监督 1.3 CLIP 的数据集 1.4 CLIP 的预训练方法 1.5 CLIP 的模型选择 1.6 零样本迁移 (Zero-Shot Transfer) 实验结果 1.7 表征学习 (Representation Learning) 实验结果 ...
基于自然语言描述的行人重识别方法研究 本文设计了一种端到端的基于自然语言描述的行人重识别模型:(1)采用经典的双模态双分支架构,利用注意力机制进行文本与视觉的特征提取,分别选取预训练模型BERT和ViT... 林贵强 - 《山东大学》 被引量: 0发表: 2023年 基于自然语言描述的行人再识别算法研究 行人再识别是...
CLIP的全称是Contrastive Language-Image Pre-Training,中文是对比语言-图像预训练,是一个预训练模型,简称为CLIP。 该模型是 OpenAI 在 2021 年发布的,最初用于匹配图像和文本的预训练神经网络模型,这个任务在多模态领域比较常见,可以用于文本图像检索,CLIP是近年来在多模态研究领域的经典之作。该模型大量的成对互联网...