CLIP模型

最新推荐文章于 2025-12-02 23:40:44 发布
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#计算机视觉 #深度学习 #人工智能

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最大的作用是打破固定类别的分类，实现zero-shot 不需要像imagenet一样啊做1000类，或者像Coco一样做80类 在进行识别新物品（不一定要原来数据集中拥有的）时，只需要添加对应的新标签进去即可识别

实现图片特征与文字特征的相似度计算，label只需要对角线的一对图片与文字

扩展应用包括：ai绘图，视频检索，文本生成等

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CLIP模型原理与代码实现详解
weixin_38252409的博客
10-15 6万+
目前，大模型十分活跃，openai公司呈现GPT系列，特别是Chat-GPT给人深刻印象，意识到大模型厉害之处，随后推出GPT4模型，更是将大模型进一步推到一个高度，并将多模态融合技术留下深刻印象，同时，学者也对多模态融合技术研究呈现百花齐放之势。然而，多模态模型大多以CLIP所提方法或思路实现多模态融合。为此，本文将重新回顾CLIP论文相关理论，也重点梳理其源码，并附其代码供读者参考(本文会涉及VIT与BERT代码解读)。
clip模型
weixin_43360707的博客
09-14 1176
CLIP，它解决文字和图片之间对应的问题。我们常规训练模型后，万一要新增一个分类，这个时候只能重新训练，然后重复之前的工作。那么有没有一个办法，让我们不用重复之前的工作呢？GPT中有一个zero-shot，我们只要训练好一个大模型，然后通过一些提示，就能让它自动分类识别。
CLIP模型原理
zzZ_CMing的博客
10-18 5047
CLIP 模型原理
Clip模型详解
培根芝士的专栏
10-16 3590
CLIP（Contrastive Language-Image Pre-training）是由OpenAI在2021年推出的一种基于对比学习的多模态预训练模型，它通过大规模的图像和文本数据进行训练，使得模型能够理解图像内容和相关文本之间的语义关系。这种模型能够同时理解文本和图像，可以看作是一个连接语言和视觉两种信息形式的桥梁。CLIP的核心贡献在于它打破了传统的固定类别标签范式，通过对比学习的方式，将图像和文本映射到同一个向量空间中，从而实现跨模态的检索和分类。
CLIP模型使用方法
m0_61736329的博客
03-08 1887
对比训练：在batch中计算所有图像与文本的余弦相似度，每个图文对的相似度最高，处在对角线上，其余相似度低。文本编码使用Transformer，输出[batch_size，text_feature]图像编码使用ViT，输出[batch_size，picture_feature]3.3使用CLIP训练Logistic回归模型，分类CIFAR100。首先，每个batch的图文对分别进行图像编码和文本编码。输入一张图片，设置几个类别，输出softmax概率分布。本文主要记录CLIP模型的原理，安装，基本使用。
简单易懂：从零开始训练CLIP模型的实用指南
AI前沿技术的分享！
04-24 1550
# CLIP：多模态新突破 CLIP 是 OpenAI 在 2021 年推出的多模态模型，可将图像和文本映射到同一向量空间。它采用图像编码器（如 ResNet 或 ViT）和文本编码器（Transformer），通过对比学习，让相关图文对距离更近，不相关图文对距离更远。该模型可实现图文匹配、图像分类等功能，为多模态应用带来新机遇。
CLIP模型学习笔记
weixin_49787382的博客
10-29 3364
clip模型学习笔记
从零实现CLIP模型
sgzqc的专栏
01-07 5922
总之，这篇博客文章探讨了CLIP模型，揭示了其广泛应用的潜力。随着我们对CLIP应用的了解，很明显，它的影响远远超出了最初的预期，为不同领域的创新解决方案铺平了道路。您学废了嘛?戳我。
CLIP模型入门
小张学AI
04-08 1311
CLIP模型入门
CLIP-基于Pytorch实现的简洁明了的CLIP模型-附项目源码+流程教程-优质项目实战.zip
10-20
基于PyTorch实现的CLIP模型简洁明了，易于理解和应用。PyTorch是一个开源的机器学习库，它在研究社区中广受欢迎，特别是在深度学习领域。 该CLIP模型的项目源码提供了完整的实现流程，包括数据加载、模型架构定义、...
CLIP 模型从 .pt 到 .onnx 的 python 转化代码
05-20
本代码详细演示了如何将 OpenAI 的 CLIP 模型从 PyTorch 的 .pt 格式转换为 ONNX 格式，便于在多种平台上进行部署和加速推理。 适用人群：机器学习和深度学习开发者、模型部署工程师、需要在不同平台上高效运行模型...
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本文提出DEIMv2，一种融合DINOv3特征的实时目标检测框架。通过引入空间调谐适配器(STA)将DINOv3单尺度输出转换为多尺度特征，并针对不同规模模型采用差异化设计：X/L/M/S版本使用DINOv3骨干网络，Nano/Atto等超轻量版本采用剪枝优化的HGNetv2。实验表明，DEIMv2-X仅5030万参数即达57.8 AP，超越同规模模型；DEIMv2-S以971万参数首次突破千万级以下50 AP；DEIMv2-Pico仅150万参数即达38.5 AP，性能媲美参数量更大的YOLOv10-Na
【免费下载】优质的计算机视觉专著
Das_Universum的博客
11-28 131
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实战教程：从 0 到 1 手搓 DINO-X 定制模板，实现长尾场景精准检测和数据标注
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史上最全 DINO-X 定制模板教程，手把手教你如何从 0 到 1 训练出专属定制模板，测试、调用并把 DINO-X 定制模板应用到 T-Rex Label 智能标注工具，实现长尾场景和罕见目标的全自动数据标注。
AI学习笔记整理（25）—— 计算机视觉之目标检测
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•在feature map上滑动窗口•建一个神经网络用于物体分类+框位置的回归•滑动窗口的位置提供了物体的大体位置信息•框的回归提供了框更精确的位置。
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