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。
GLIP (Grounded Language - Image Pretraining)是一种多模态语言-图像模型。与CLIP(对比语言图像预训练)类似,它执行对比预训练来学习语义丰富的表示,并将它们跨模态对齐。虽然CLIP在图像级别上学习这些表示,这意味着一个句子描述了整个图像,GLIP 旨在将这种方法扩展到对象级别表示,这意味着一个句子可能对应于...
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...
多模态对比语言图像预训练CLIP:打破语言与视觉的界限 一种基于多模态(图像、文本)对比训练的神经网络。它可以在给定图像的情况下,使用自然语言来预测最相关的文本片段,而无需为特定任务进行优化。CLIP的设计类似于GPT-2和GPT-3,具备出色的零射击能力,可以应用于多种
互联网上存在大量公开可用的无标注文本数据集,作者创建了一个包含4亿对 (图像,文本) 的新数据集,并通过对比语言-图像预训练的方式训练了 CLIP 模型,是一种从自然语言监督中学习视觉模型的有效新方法。作者发现 CLIP 类似于 GPT 家族,在预训练期间学习执行一系列任务,包括动作识别,OCR,地理定位,ImageNet-1K 图像...
SLIP 框架该研究提出了一种结合语言监督和图像自监督的框架 SLIP,以学习没有类别标签的视觉表征。在预训练期间,为语言监督和图像自监督分支构建每个输入图像的单独视图,然后通过共享图像编码器反馈。训练过程中图像编码器学会以语义上有意义的方式表征视觉输入。然后该研究通过评估它们在下游任务中的效用来衡量这些学得...
CLIP是一种预训练模型,通过对大量语言-图像数据的学习,使得模型能够理解并模拟人类对于语言和图像的认知方式。其主要特点如下: 多模态:CLIP模型可以同时处理语言和图像两种模态的数据,从而拓宽了其应用范围。 对比学习:CLIP采用对比学习的方法,让模型在大量的语言-图像数据对中学习到语言和图像之间的关联。
OpenPath是配有高质量自然语言文本描述的大规模公开病理图像数据集。基于此,James Zou团队进一步开发了一种基于图像文本对比模型(CLIP)的病理学语言-图像预训练模型(PLIP)。 不同于以往的病理医学研究,该模型整合了全面的自然语言标注进学习过程中,使模型具有理解图像基于语义的知识能力,进而执行各种下游任务。
本文提出了一种语言-图像关联预训练模型GLIP,用于学习对象级、语言感知和语义丰富的视觉表示。GLIP将目标检测和短语关联任务统一起来进行预训练。这种统一带来了两个好处:1)它允许GLIP从检测和关联数据中学习,以改进这两个任务,并bootstrap一个良好的关联模型;2)GLIP可以通过自训练的方式生成关联框来利用大量的图像...