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...
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...
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(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...
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...
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: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,可以应用于多种多模态任务。
选自arXiv机器之心编译为了探究 CV 领域的自监督学习是否会影响 NLP 领域，来自加州大学伯克利分校和 Facebook AI 研究院的研究者提出了一种结合语言监督和图像自监督的新框架 SLIP。近来一些研究表明，在具有挑战性的视觉识别任务上，自监督预训练可以改善监督学习。CLIP 作为一种监督学习新方法，在各种基准测试中都...