理解 clip

最新推荐文章于 2025-12-02 15:12:10 发布
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参考

http://developer.51cto.com/art/201009/223326.htm


http://vsfor.blog.51cto.com/4165449/1179853


http://www.zhangxinxu.com/wordpress/2011/04/css-cliprect%E7%9F%A9%E5%BD%A2%E5%89%AA%E8%A3%81%E5%8A%9F%E8%83%BD%E5%8F%8A%E4%B8%80%E4%BA%9B%E5%BA%94%E7%94%A8%E4%BB%8B%E7%BB%8D/

 

http://vsfor.blog.51cto.com/4165449/1179853

 

http://tympanus.net/codrops/2013/01/16/understanding-the-css-clip-property/

 

http://tympanus.net/codrops/2013/01/17/putting-css-clip-to-work-expanding-overlay-effect/

 

今晚回来整理

 

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aodeng3929
关注
ViT：2 理解CLIP
鲁班模锤
06-10 2519
语言-图像对比的预训练模型（CLIP）是由OpenAI开发的多模态学习架构。它从自然语言监督中学习视觉概念。它通过在包含图像及其相应文本描述的大规模数据集上联合训练模型来弥合文本和视觉之间的差距。
理解clip函数in Python
漫步量化
01-23 888
pandas.Series.clip Series.clip(lower=None, upper=None, axis=None, inplace=False, *args, **kwargs) Trim values at input threshold(s). Assigns values outside boundary to boundary values. Thresholds can be singular values or array like. Params Type Mea..
Running on unsupported OS. Quit CLIP STUDIO PAINT.
LIKEFENDER的博客
07-29 8122
如果在運行軟件的彈出： 動作対像外OSで起動されています。 CLIP STUDIO PAINTを終了します。 Running on unsupported OS. Quit CLIP STUDIO PAINT. 運行在不受支持的操作系統。即將退出 CLIP STUDIO PAINT。 以非工作對象的OS啟動了程式。 CLIP STUDIO PAINT將結束。 按字面理解，是軟件不支持你的操作系統...
深度理解 CLIP：连接图像与语言的桥梁
Harry的博客
06-14 1199
CLIP，全称为Contrastive Language–Image Pre-training（对比语言-图像预训练），是一种跨模态模型。它的目标是学习一个可以同时理解图像和语言的通用视觉-语言表示空间。传统图像识别模型需要在每个任务上进行微调（fine-tuning），但 CLIP 只需简单的自然语言提示（prompt），就可以实现零样本图像分类（zero-shot classification），无需额外训练。CLIP 的提出，让图像“读懂”语言，也让语言“看见”图像。
理解CLIP模型
Orange_sparkle的博客
11-24 823
学习深度学习必看CLIP！论文链接。简单来说就是传统的分类任务被用来预测指定的类别，有监督训练限制了模型的通用性和可用性，并且需要带有标签的数据来训练，该篇论文就想直接从原始文本中学习图像特征，具体就是从网络上采集大量的带有文字描述的图片，同时向网络输入原始文字和图像，网络来学习他们之间的关系。预测时通过输入一句话就能判断图像是否与其匹配了，具有很强的泛化性能。这就是zero shot，不用数据集中任何一张图片，就能够达到ResNet-50的精度。
更好的理解CLIP模型
a14285700的博客
03-25 730
视觉编码器的输出是这样的，你可以很容易通过这样的理解，迁移使用到resnet等其他网络。如果将image和text其中一个进行。
通俗理解CLIP模型如何实现图搜图乃至文搜图
小马过河R的博客
04-11 1759
图搜图和文搜图的场景相信大家并不少见，比如度娘的搜索框就可以直接上传图片找到相似的图片，还有某宝某团都有这种上传图片匹配到相似商品或者商品页的推荐的功能。那比如我想搜一张“正在跳舞的狗”的图片，是不是就能搜出来呢？我们可以看到搜是搜出来了，但是基本图片的标题都涵盖了关键字“跳舞”、“狗”等。那么问题来了，度娘的图片搜索用的是图片标签的关键词匹配还是深度学习的文搜图？这个小马目前也不得而知，但丝毫不影响今天的主题。
【经典论文阅读】如何理解CLIP以及CLIP中的问题和解答————看朱毅讲CLIP
weixin_51539394的博客
10-02 1274
【经典论文阅读】如何理解CLIP以及CLIP中的问题和解答————看朱毅讲CLIP
Clip模型理解
L2306665的博客
09-24 1210
本文总结了多模态CLIP模型的学习笔记。重点分析了模型核心机制：1）通过投影矩阵统一图像和文本的编码维度；2）采用对比学习方法构建正负样本；3）利用提示工程（prompt engineering）解决一词多义问题。文章指出，CLIP模型的关键在于将图像特征与文本语义对齐，这种设计使得模型具有灵活的类别扩展能力，无需调整模型结构即可适应新类别。同时强调，大规模数据集和计算资源是模型效果的重要保障。
大模型理解之CLIP
weixin_43415275的博客
08-28 1522
2021年2月份，CLIP模型被提出，想法很简单，性能高效，而且具备很好的泛化性。我在这里简单谈论下我对CLIP模型的理解，以及发现的一些问题。我是在沐神的视频中了解的CLIP, 里面提到CLIP最大的贡献在于打破了固定类别标签范式。我对这句话是这样理解的：就拿一般的分类任务来说，每一张图片对应一个类别，类别数量都是固定的，当模型训练好后，在实际使用过程中，一但出现一个从未出现的类别，模型是无法识别出来的。
如何在没有`torchsummary`的情况下理解CLIP的输入需求？
10-13
要理解CLIP（Contrastive Language-Image Pre-training）模型的输入需求，尽管没有直接使用`torchsummary`，但我们可以从其设计原理和预训练方式入手。CLIP由文本和图像编码器组成，这两个编码器分别接收文本描述和...
国内常用的网站源码及服务商介绍
weixin_42832157的博客
12-01 369
网站源码建站的优势包括：生态多元化，可适配多场景需求；兼具安全稳定特性与轻量化、高性价比选择；支持社区互动功能与垂直行业深度定制；融合国产数据库适配与低代码技术，更高效便捷，且贴合本土使用需求，能满足不同用户的核心建站诉求。
DC5通关及溯源分析
yiduiguwen的专栏
12-02 225
对靶机扫描发现，开放了80端口和111端口，其中111端口没啥特殊服务，真正的入口只有80端口，80端口用的是nginx 1.6.2。对网站进行目录扫描，发现有个footer.php，推断可能文件包含的问题，有可能footer.php是通过参数传过去的。同时，发现有个留言界面，注意到提交留言后，footer.php的年份不一样。文件包含有两个条件，一是有文件包含的代码，二是能够获取到传递的参数。因此，下一步的思路就是爆破隐藏的url参数。
JienDa聊PHP：电商实战中主流PHP框架的协同策略与架构优化
Jien Da官方博客
11-29 1179
摘要 本报告探讨了在复杂电商系统中如何协同使用Laravel、Symfony和Yii三大PHP框架。电商系统具有业务复杂、高并发、快速迭代等特点，单一框架难以满足所有需求。报告分析了各框架的优势：Laravel适合快速开发前端和管理后台，Symfony适用于高并发核心交易服务，Yii则擅长高性能API和后台系统。提出了三种协同架构模式：主从混合式架构（以Laravel为主集成其他框架）、微服务异构架构和模块化单体架构，并提供了具体实施策略和代码示例。为技术团队提供了可行的框架协同方案，以优化电商系统架构。
如何解决ws2_32.dll丢失问题：解决网络相关错误和程序崩溃的完美方案
最新发布
xiaoshuotui的博客
12-02 922
当你尝试启动一个程序或游戏时，突然遭遇“ws2_32.dll丢失”的错误，这可能会让你的计划受阻。幸运的是，这个问题通常有直接的解决方法。本文将详细介绍如何找出丢失或损坏的ws2_32.dll文件，并提供有效的修复策略，让你的电脑重新运行起来。
windows配置永久路由
2509_94095062的博客
12-01 203
在实际应用场景中，遇到了这样一个需求，高斯数据库在生产内网中，我们使用nginx将高斯数据库服务代理出来，并且配置了ip限制，只能使用公司的外网ip进行访问，由于连接上公司VPN以后并不能成功访问数据库，这时候便想到了配置一个永久的路由以上就是今天要讲的内容，本文仅仅简单介绍了windows配置永久路由的方法。
同一个域名，如何添加多个网站？
博客之家
11-27 448
本文介绍了三种网站部署方法：1）子目录部署，适合路径清晰的项目；2）子域名绑定，适合独立性强的项目；3）Nginx反向代理，适合多语言混合项目。详细说明了每种方法的配置步骤：子目录部署需创建主站并上传项目到不同子目录；子域名绑定需先解析域名再分别建站；反向代理则需配置Nginx转发规则。文章推荐前两种方法更简单实用，并提供了具体操作示例和访问测试方法。
速卖通商品详情接口（速卖通API系列）
2503_93443381的博客
11-28 295
速卖通开放平台为开发者提供了丰富的API接口，包括商品搜索、商品详情、订单管理、物流跟踪等功能。通过调用这些API，开发者可以获取速卖通的商品数据，并将其集成到自己的应用中。
Webman 可能是 PHP 最强框架没有之一
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
11-28 594
Webman是一款基于Workerman的高性能PHP框架，以其常驻内存架构带来10倍于传统框架的性能表现。作者通过实际案例展示了Webman的三大优势：极致性能（支持协程、低资源消耗）、简单易用（类似Laravel的语法）和功能全面（完善的路由、ORM等）。安装仅需Composer命令，开发示例演示了快速API搭建过程。特别适合需要处理高并发、实时应用或希望优化服务器资源的项目。虽然存在一定学习曲线，但其平衡了开发效率与运行性能的特点，使其成为作者心目中PHP最强框架。
连续图片理解理解clip
02-23
### 使用 CLIP 模型实现连续图像序列理解 对于连续图像序列的理解，可以采用基于CLIP模型的方法来捕捉时间上的连贯性和语义一致性。具体来说，可以通过以下方式处理： #### 方法概述 1. **数据准备** 连续图像通常来自视频帧或其他形式的时间有序图像集合。为了使CLIP能够有效工作，需将这些图像转换成适合输入的形式。考虑到flickr30k数据集中每张图像是独立存在的特性[^1]，这里需要创建新的标注文件，其中不仅包含单幅图片的文字描述，还应加入相邻帧之间的关系说明。 2. **特征提取** 利用预训练好的CLIP模型分别获取每一帧对应的文本和视觉特征向量。由于选择了`distilbert-base-multilingual-cased`作为文本编码器，这有助于提高跨语言场景下的表现力。通过调整参数如`embed_dim`, `transformer_embed_dim` 和 `max_len` 来优化性能。 3. **建模时序依赖** 对于一系列连续的图像及其配对文字描述，可引入循环神经网络(RNN)，长短记忆单元(LSTM) 或者变压器(Transformer)结构来模拟时间维度的信息传递过程。这样做的目的是让模型学会识别不同时间段内的变化趋势以及物体间的交互模式。 4. **联合训练框架** 构造一个端到端的学习架构，在此过程中不仅要最小化标准对比损失（contrastive loss），还需考虑额外设计针对顺序性的惩罚项，比如预测下一张可能出现的画面或延续当前叙述的内容。这种做法能促使模型更好地掌握动态环境中的规律性。 5. **评估指标设定** 鉴于任务性质特殊，除了常用的准确性度量外，还可以借鉴自然语言处理领域里的BLEU分数、ROUGE-L等评价体系衡量生成结果的质量；同时也鼓励探索更多面向多媒体分析的新颖评测方法。 ```python import torch from transformers import CLIPTokenizer, CLIPModel device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu" model_name_or_path = 'openai/clip-vit-base-patch32' tokenizer = CLIPTokenizer.from_pretrained(model_name_or_path) model = CLIPModel.from_pretrained(model_name_or_path).to(device) def extract_features(image_paths, descriptions): inputs = tokenizer(descriptions, padding=True, truncation=True, max_length=77, return_tensors="pt").to(device) image_inputs = preprocess_images(image_paths).to(device) with torch.no_grad(): outputs = model(**inputs, pixel_values=image_inputs) text_embeddings = outputs.text_embeds.cpu().numpy() image_embeddings = outputs.image_embeds.cpu().numpy() return text_embeddings, image_embeddings def preprocess_images(image_paths): from PIL import Image from torchvision.transforms import Compose, Resize, CenterCrop, ToTensor, Normalize transform = Compose([ Resize((224, 224)), CenterCrop(224), ToTensor(), Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]), ]) images = [] for path in image_paths: img = Image.open(path).convert('RGB') images.append(transform(img)) return torch.stack(images) image_sequence = ["path/to/frame_{}.jpg".format(i) for i in range(1, 6)] descriptions = [ "A person is walking towards the camera.", "The same person stops and looks around.", "He starts waving at someone off-screen." ] text_embs, img_embs = extract_features(image_sequence, descriptions) print("Text Embeddings Shape:", text_embs.shape) print("Image Embeddings Shape:", img_embs.shape) ```
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