【CLIP】4： 文本与图像的嵌入及相似度比对

最新推荐文章于 2025-05-31 20:01:49 发布
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分类专栏： AI入门与实战 文章标签： CLIP
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中文 CLIP模型

在这里插入图片描述

分类问题转为检索问题)

  • 准备好多个text prompt和一张image，然后CLIP会根据Text Encoder和Image Encoder输出的特征进行逐一匹配(可以看出分类问题转为检索问题)计算相似分数，根据相似分数从而获取到image对应的最大可能类别，反过来也可得到单个文本与多张图片中的某个进行匹配对应。

zero-shot迁移能力

  • 由于CLIP是基于文本与图像进行对比学习，所以对于没出现过（不在训练集里面）的图像，可以根据文本特征与图像特征匹配得到，这也是clip具备强大的zero-shot迁移能力的原因。

Chinese-CLIP


文章：https://arxiv.org/
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（6-3-02）CLIP模型训练与微调（2）创建文本和图像配对数据集
码农三叔
09-23 1206
每个模型配置包括了嵌入维度（embed_dim）、图像分辨率（image_resolution）、视觉层参数（vision_layers、vision_width、vision_patch_size）、上下文长度（context_length）、词汇表大小（vocab_size）以及变压器（Transformer）的参数（transformer_width、transformer_heads、transformer_layers）等。在前向传播过程中，输入通过多个残差注意力块进行处理，然后返回输出。
【jinaai/jina-clip-v2】文本与图片的嵌入及余弦相似度比较
突围
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CLIP模型学习笔记
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掌握CLIP模型：从文本到图像的嵌入与对比学习
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04-14 400
本文深入探讨了CLIP模型的训练过程，包括图像和文本的嵌入、余弦相似度的使用以及嵌入之间的优化。通过OpenCLIP模型的实际操作，展示了如何预处理输入并创建文本与图像的嵌入，以及如何计算它们的相似度。文章还提到了模型的训练中包含负例的重要性，以及在第10章中将创建自己的嵌入模型。
Nature 子刊 | 构建基于CLIP图像特征的数据集和编码模型解释人类高级视觉皮层...
脑机接口社区
12-18 1875
近期，通过图像和自然语言联合训练以及增大数据集的规模和多样性，高性能的视觉神经网络取得了显著进步。研究人员使用预训练模型CLIP来研究视觉表征，通过构建基于CLIP图像特征的编码模型，可以预测大脑对真实世界图像的反应。相比仅使用图像或文本进行训练的模型，使用CLIP预训练的ResNet50在解释体素响应方差方面达到了79%的准确度。研究人员的研究结果表明，语言反馈和大规模、多样化的数据集对解释高级...
图像文本对比模型实践——CLIP——2021
m0_51516317的博客
10-13 2054
clip 原理的极简版： 用图像编码器把图像编码成向量 a； 用文本编码器把文本编码成向量 b； 计算 a·b， 如果 a 和 b 来自一对儿配对的图和文字，则让 a·b 向 1 靠近； 如果 a 和 b 来自不配对儿的图和文字，则让 a·b 向 0 靠近；
CLIP score：Text-image similarity 以及image-image similarity 评估代码实现
热门推荐
Joselynzhao
05-31 1万+
利用CLIP 计算 Text-to-Image task中 生成的图像与对应的prompt的相似程度，该指标越大越好。对应的输出分数是分别对应了test.jpg和的相似程度。值得注意的是，预训练模型需要提前下载好，并放在项目目录下。（可能需要逐个文件下载）
Correlations氛围测试：文本或图像的相似度热图
酌沧
05-31 913
它的本质是将两个嵌入向量集合之间的**余弦相似度矩阵（Cosine Similarity Matrix）**渲染为一个热图，并提供丰富的交互功能让你“用肉眼判断”相似性结构。通过构造两个矩阵（原文向量 A 和摘要向量 B），计算它们所有可能组合的语义相似度（余弦值），形成一个矩阵 S，并将其可视化为热图。该步骤是把原始内容（文本或图像）分块后，使用 Jina API 生成向量（embedding），保存为。文件，计算两组向量之间的余弦相似度矩阵，启动本地服务器呈现可交互热图。个摘要向量的余弦相似度。
小白玩转Python | 图像相似度比较之 CLIP or DINOv2(推荐阅读 ! )
csdn_xmj的博客
06-11 2320
在人工智能领域，计算机视觉的两大巨头是CLIP和DINOv2。CLIP改变了图像理解的方式，而DINOv2为自监督学习带来了新的方法。在本文中，我们将探索定义CLIP和DINOv2的强项和微妙之处的旅程。我们旨在发现这些模型中哪一个在图像相似度任务的世界中真正出色。让我们见证这两位巨头的较量，看看哪个模型胜出。
AI图像相似性搜索对比：VIT, CLIP, DINO-v2, BLIP-2
sexy19910923的博客
11-03 3639
使用不同的 AI 模型，例如 ViT、CLIP、BLIP、EfficientNet、DINO-v2 和 VGG16比较图像并查看它们的相似之处。
相似性度量的图数据处理：图嵌入与图匹配
AI天才研究院
01-04 1514
1.背景介绍 图数据处理(Graph Data Processing)是一种处理非结构化数据的方法，主要应用于社交网络、信息检索、生物网络等领域。图数据处理的核心是将数据表示为图，其中节点(Node)表示实体，边(Edge)表示关系。随着数据规模的增加，图数据处理的挑战在于如何有效地处理和分析大规模图数据。 相似性度量是图数据处理中的一个重要问题，它涉及到计算两个节点、图或子图之间的相似性。图...
【CLIP详读】
天风的人工智能博客
09-02 1013
OpenAI的CLIP项目自从推出以来，CLIP引起了广泛的关注。它的方法看似简单，但效果非常出色，许多结果令人惊叹。例如，预训练模型可以在任何视觉分类数据集上实现出色的效果，而且最重要的是，它具有零样本学习的能力，这意味着它无需在这些数据集上进行额外的训练，就能够表现出色。作者进行了大量实验，涵盖了30多个数据集，包括OCR、视频动作检测、坐标定位和许多细粒度分类任务。
CLIP图像识别算法详解
A15216110998的专栏
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CLIP算法的核心架构基于Transformer，这是一种在自然语言处理（NLP）领域取得巨大成功的模型架构。Transformer通过自注意力机制（Self-Attention）来捕捉输入序列中的长距离依赖关系，从而在处理序列数据时表现出色。CLIP将这种架构扩展到图像和文本的多模态数据处理中，通过将图像和文本分别编码为向量，并在一个统一的嵌入空间中进行对比学习，实现了跨模态的表示学习。
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图嵌入(Graph Embedding)方法小结
外婆家的大灰狼
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Embedding 定义：Embedding在数学上是一个函数，即将一个空间的点映射到另一个空间，通常是从高维抽象空间映射到低维的具象空间。 意义：高维数据转换到低维有利于算法的处理，同时解决one-hot向量长度随样本变化而变化以及无法表示两个实体之间的相关性这一问题。 常用方法：word2vec，根据语料库中单词的共线关系求出每个单词的embedding。常用的word2vec模型有cbow...
推荐系统中的图形注意协同相似度嵌入
m0_56727265的博客
05-19 684
1.引言： 提出了图注意协作相似性嵌入（GACSE），这是一种新的推荐框架，它利用用户-项目二部图中的协作信息进行表示学习。框架由两部分组成：第一部分是通过带有注意力机制的嵌入传播学习显式图协同过滤信息，例如用户-项目关联，第二部分是学习隐式图协同过滤信息，例如用户-用户相似度和项目项目相似度，通过辅助损失。设计了一个新的损失函数，将BPR损失与自适应边距和相似性损失相结合用于相似性学习。 3.相关工作 3.1一般推荐 协同过滤根据用户的交互记录来建模用户的偏好。 在CF中： 基于项目的
图嵌入的几种方法
Rudy95的博客
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目前的图算法一般指： 1.数据结构中的，最小生成树（Prim算法），最短路径（迪杰斯特拉，佛洛依德），拓扑排序，关键路径 2.概率图模型，涉及图的表示 3.图神经网络，包括图嵌入（graph embedding(基于随机游走））和GCN(基于邻居汇聚）两部分 图嵌入： 将图中的节点以低维稠密的形式表达，要求在原始图中相似的节点在地位表达空间也接近。得到的表达向量可以用于下游任务 主要有：deepW...
大规模图嵌入 示例_【paper-reading】图相似度学习
weixin_39999209的博客
12-29 859
《Graph Matching Networks for Learning the Similarity of Graph Structured Objects》这是我去年读的一篇文章，发表在ICML2019上，现在回过头来看觉得实在是好，而且坚持写博客的驱动下，还是想好好再读一下，顺便整理。原文连接：https://arxiv.org/abs/1904.12787slide：http://www...
基于FPGA的OFDM调制解调Verilog实现及其应用：涵盖IFFTFFT、Testbench及操作录像
最新发布
07-29
基于FPGA的OFDM调制解调技术的Verilog实现，重点讲解了IFFT和FFT的实现方法，以及Testbench的设计。OFDM作为一种多载波调制技术，能够有效抵抗多径衰落和频率选择性衰落，广泛应用于无线通信和数字电视领域。文中还提供了详细的程序操作录像，帮助用户更好地理解和操作FPGA工程。具体实现过程中，使用Vivado 2019.2及以上版本作为开发工具，确保工程路径为英文路径，并提供完整的操作指南。 适合人群：具备一定FPGA开发经验的研发人员和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于希望深入了解OFDM调制解调技术并掌握其实现细节的研究人员和工程师。通过学习本文，读者可以掌握基于FPGA的OFDM调制解调系统的开发流程，包括IFFT和FFT的实现、Testbench设计及实际操作。 其他说明：本文不仅提供了理论知识，还附带了实际的操作录像，使读者能够在实践中加深理解。建议读者跟随录像逐步操作，以便更好地掌握相关技能。
clip实践
03-08
### CLIP 模型实践教程 #### 加载预训练的 CLIP 模型和处理器 为了使用 Hugging Face ...当收到新查询请求时只需即时获取待查对象（无论是图还是词）的新鲜表征再与其他已知样本逐一比对即可找出最接近的结果集[^3]。
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