CLIP模型

已于 2022-10-24 21:15:18 修改
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分类专栏： # 深度学习 人工智能AI 文章标签： 深度学习 人工智能 python 1024程序员节
于 2022-10-22 22:51:43 首次发布
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版权
什么是CLIP

Contrastive Language-Image Pre-Training—CLIP
利用文本的监督信号训练一个迁移能力强的视觉模型
在这里插入图片描述

  • 这个模型有什么用呢？想象我们有一个图像分类的任务
  • 训练1000个类别，预测一张图片是这1000个类别中的哪一类
  • 现在如果加入50个新的类别的图像，试想会发生什么呢？
  • 传统的图像分类模型无法对类别进行拓展，想要保证准确率只能从头开始训练，费时费力。
  • CLIP模型就可以用来解决这种问题，预训练后的模型就可以直接进行zero-shot

与前人工作对比：

  • CLIP论文指出，17年就已经开始有这些方法了，但是没获得太多关注。
  • 17年类似方法在ImageNet上的效果只要17%。
  • 然后openAI说：不是方法不行，而是资源不到位（暴力出奇迹）
  • 一个648解决不了，那就再来十次648.。。。

CLIP的成果：

  • CLIP在完全不使用ImageNet中所有训练数据的前提下
  • 直接Zero-shot得到的结果与ResNet在128W ImageNet数据训练效果一致
  • CLIP使用4亿个配对的数据和文本来进行训练，不标注直接爬取（没有解决transformer训练所需数据量大的缺点）
监督训练和zero-sho
最低0.47元/天 解锁文章
模型实践｜ CLIP 模型
weixin_66945478的博客
03-28 1万+
CLIP(Contrastive Language-Image Pre-Training，以下简称 CLIP) 模型是 OpenAI 在 2021 年初发布的用于匹配图像和文本的预训练神经网络模型，可以说是近年来在多模态研究领域的经典之作。该模型直接使用大量的互联网数据进行预训练，在很多任务表现上达到了目前最佳表现（SOTA）💯。
大模型学习笔记------CLIP模型解读与思考
gz7seven
11-07 2924
本文详细解读了CLIP模型的原理、推理与对应的一些思考。
【多模态】CLIP模型详解
向上生长的程序媛的博客
08-01 5240
CLIP在不使用任意一张 ImageNet 图片训练的情况下，直接 Zero-Shot 推理，就能获得跟有监督训练的ResNet-50同样优秀的结果，这么牛的预训练模型确定不点进来看看嘛
openai多模态大模型：clip详解及实战
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十年以上架构设计经验，专注于软件架构和人工智能领域，对机器视觉、NLP、音视频等领域都有涉猎
08-20 6万+
零次学习（Zero-Shot Learning，简称ZSL）假设斑马是未见过的类别，但根据描述外形和马相似、有类似老虎的条纹、具有熊猫相似的颜色，通过这些描述推理出斑马的具体形态，从而能对斑马进行辨认。零次学习就是希望能够模仿人类的这个推理过程，使得计算机具有识别新事物的能力，如下图所示。如今深度学习非常火热，使得纯监督学习在很多任务上都达到了让人惊叹的结果，但其限制是：往往需要足够多的样本才能训练出足够好的模型，并且利用猫狗训练出来的分类器，就只能对猫狗进行分类，其他的物种它都无法识别。
一文搞懂多模态视觉大模型（CLIP和SAM）
m0_59164520的博客
04-08 950
***（*******Large Vision models**）通过融合不同模态（如图像、文本）的信息实现更接近人类认知的智能。CLIP（Contrastive Language-Image Pre-training）和SAM（Segment Anything Model）作为代表性模型，分别从跨模态理解和图像分割方向推动了技术发展。什么是视觉大模型（Large Vision models）？视觉大模型是基于深度学习技术，特别是基于Transformer架构的模型，用于处理和分析图像数据。
CLIP：万物分类（视觉语言大模型）
aibigtruth的博客
11-13 3055
本文来着公众号“AI大道理”​论文地址：https://arxiv.org/abs/2103.00020传统的分类模型需要先验的定义固定的类别，然后经过CNN提取特征，经过softmax进行分类。然而这种模式有个致命的缺点，那就是想加入新的一类就得重新定义这个类别的标签，并重新训练模型，这样非常不方便。CLIP打破了这个桎梏。CLIP能做到在一定标签内进行训练，标签外的也能进行分类。那么CLIP到底是如何认识未知的事物的呢？1、从人脸识别开始说起最早的打破固定标签的方法和应用就是人脸识别了。
【Datawhale跨模态实践学习笔记】跨模态模型学习
JeffDing
11-18 1170
跨模态模型学习
大模型-CLIP 详细介绍
晓的博客
01-27 3877
最先进的计算机视觉系统通常被训练来预测一组预定义的对象类别。这种受限的监督形式限制了它们的通用性和可用性，因为要指定任何其他视觉概念，就需要额外的标注数据。比如，它们可以识别“猫”、“狗”、“汽车”等。但是，这种做法有一个明显的局限性：如果你想让系统识别一个新的类别，比如说“独角兽”，你就必须提供大量带有“独角兽”标签的图片来训练系统。这不仅耗时费力，而且限制了系统的灵活性和广泛适用性。直接从原始文本中学习关于图像的信息是一种很有前途的替代方案，因为它利用了更广泛的监督来源。
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...
Clip模型详解
培根芝士的专栏
10-16 2849
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。
【多模态】CLIP模型
qq_34845880的博客
05-22 6790
Title: Learning transferable visual models from natural language supervision 作者：Alec Radford * 1 Jong Wook Kim * 1 Chris Hallacy 1 Aditya Ramesh 1 Gabriel Goh 1 Sandhini Agarwal Girish Sastry 1 Amanda Askell 1 Pamela Mishkin 1 Jack Clark 1 Gretchen Kruege
OpenAI最重要的模型【CLIP】
新缸中之脑
02-11 9415
CLIP 代表 Contrastive Language-Image Pretraining：CLIP 是一个开源、多模态、零样本模型。给定图像和文本描述，该模型可以预测与该图像最相关的文本描述，而无需针对特定任务进行优化。开源：该模型由 OpenAI 创建并开源。稍后我们将看到有关如何使用它的编程教程。多模态：多模态架构利用多个领域来学习特定任务。CLIP 结合了自然语言处理和计算机视觉。零样本：零样本学习是一种在未见过的标签上进行泛化的方法，无需专门训练来对它们进行分类。
深度学习系列37：CLIP模型
kittyzc的博客
06-07 3万+
含义：CLIP（Contrastive Language-Image Pre-training） git地址：https://github.com/openai/CLIP paper：https://arxiv.org/abs/2103.00020 安装：pip install git+https://github.com/openai/CLIP.git
阅读笔记——CLIP模型
听了个听儿
02-01 472
CLIP模型关键点
多模态大模型（1）--CLIP
burstone的专栏
11-13 1009
CLIP的创新之处在于，它能够将图像和文本映射到一个共享的向量空间中，从而使得模型能够理解图像和文本之间的语义关系。这种共享的向量空间使得CLIP在图像和文本之间实现了无监督的联合学习，从而可以用于各种视觉和语言任务。
CLIP 模型全面解析
最新发布
weixin_62533513的博客
04-18 1237
图 1：CLIP 将相关的图像和文本映射到相近的向量空间位置，不相关的则距离较远 (例如，文本描述“两只狗在寒冷田野上奔跑”会被编码到与真实犬类奔跑场景图片相似的向量；而描述“大象在塞伦盖蒂”的文本与狗的图片在向量空间中距离很远。CLIP（Contrastive Language-Image Pre-training，对比语言-图像预训练）是 OpenAI 于 2021 年提出的一种多模态模型，它通过在海量图像-文本对上进行自监督训练，将图像和文本映射到简单来说，CLIP 包含两个主体：一个和一个。
大模型学习 -- CLIP
qq_30921029的博客
06-02 6975
这样做的好处是减小了sequence的长度，也就减少了计算量，训练速度更快；CLIP的双塔结构分别提取图像和文本的全局特征做对比学习，缺少局部信息的交互，FILIP增加了image tokens和text tokens的细粒度交互。最后，为了减少分布上的gap(训练mask测试一版不mask)，FLIP会在最后增加少量的unmasking训练，可以进一步提升模型的性能。一种简单高效的CLIP加速训练方法，只需mask掉部分图像，就可以将CLIP的训练过程加速2~3倍，而且能实现更好的性能。
clip模型
03-11
### CLIP 模型概述 CLIP（Contrastive Language–Image Pre-training）是由 OpenAI 开发的一种多模态模型，旨在学习联合嵌入空间，在该空间中文本和图像可以相互表示。这种能力使得 CLIP 可以执行各种跨模态任务，...
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