关于clip的运算

最新推荐文章于 2025-03-07 17:40:11 发布
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见最新标准T-REC-H.264-201003-I!!PDF-E.pdf 中的说明。

clip算法的研究
matlab_python22的博客
10-01 715
name = os.path.basename(image_file).split('.')[0]##获得他的name来实现标签的。第一个代表了他的概率是0.3198 这个数值是大的 因此认为是轮椅。这是采取了预训练的模型 然后进行得到Imag的特征。另外一个代表了0.18777 代表了不是轮椅。# 计算余弦相似度（未缩放）
CLIP 计算过程图解
mingo_敏
06-26 593
CLIP模型是OpenAI开发的一种多模态学习模型，它通过学习文本和图像之间的关联，实现了跨模态的语义理解。
CLIP:CLIP算法的实现
03-27
夹子 几天后，该存储库将为CLIP：神经元网络的廉价Lipschitz培训[1]中提出的，用于Lipschitz正则化神经网络的CLIP算法提供一种实现。 ！[公式]（ {i \ pi} = -1） 随时使用它，这样做时请参考我们的论文。 先决条件 我们的代码是通过python实现的，并利用了PyTorch （另请参见其git ）。 参考 [1] Leon Bungert，RenéRaab，Tim Roith，Leo Schwinn，Daniel Tenbrinck。 “ CLIP：神经网络的廉价Lipschitz培训。” arXiv预印本arXiv：2103.12531（2021）。
深度学习--CLIP算法（文本搜图片，图片搜图片）
积木的笔记
02-22 9605
主要对CLIP模型（多模态）做了一个基本的介绍，CLIP模型可以使用文本去搜索图片，也可以图片搜图片。
CLIP简单认识（笔记）
最新发布
a2633845842的博客
03-07 813
上课时做的分享CLIP原文：Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision。
CLIP图像识别算法详解
A15216110998的专栏
11-19 1111
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。
CLIP论文学习
2303_77275067的博客
02-18 735
CLIP的核心思想是通过对比学习，让模型学习图像和文本之间的关联。它分别对图像和文本进行编码，将它们映射到同一个特征空间，使得相关的图像和文本在该空间中距离更近。
算法训练-使用JAX训练CLIP算法-支持fine-tuning-优质项目实战.zip
10-20
本压缩包提供的内容是关于如何使用JAX库来训练CLIP算法，并支持fine-tuning的实战指导。这一过程不仅涉及到深度学习和自然语言处理的前沿知识，还包括了JAX和CLIP两个重要工具的使用方法，以及如何在特定的项目中...
CLIP 对比学习 源码理解快速学习
weixin_44064434的博客
12-15 2160
是相似的，或者说这两个东西是一个意思，然后把这两个当成正样本，计算正样本的相似度要越大越好，即学习到的图像和文本的潜在特征表示进行运算后得到的相似度要越大越好，所以反向约束表示图像和文本的特征要能够彼此互通，图像的特征向量能够跟文本的特征向量在语义上能够互相认识彼此，从而认出彼此是相似的。优化方向：分母的负样本相似度越小越好，小到0可忽略不计，这时正样本上下抵消为1，log1=0，loss为0.最终计算contrastive loss，loss计算加上 -log。si,i ：正样本相似度。
CLIP小样本代码实现复盘
qq_45023582的博客
11-04 479
而clip模型的输入要求pil格式，所以如果在getitem中读取图片会报错，因此我选择将图片的地址信息作为数据送入dataloader，之后在送入clip模型。网络部分，由于是使用了clip的编码层和自己创建的映射层，定义了两个model，为了实现冻结clip编码层，在Adam函数中只更新映射层参数。实现了clip编码层冻结。保存实验结果的方法选择了pands创建csv文件，其中往csv写入数据要注意输入应该是[data]，需要有一个[]，不然所有的数据都会写入第一列。用混淆矩阵展示了实验结果。
程序员学长 | 快速学习一个算法，CLIP
csdn_xmj的博客
08-03 1396
今天给大家介绍一个强大的算法模型，CLIP。是一个由 OpenAI 开发的，它能够理解图像和相关文本之间的关系。CLIP 的核心思想是通过对比学习（Contrastive Learning）训练一个模型，使其能够将图像和描述性文本映射到同一个向量空间中。CLIP 模型的主要意义在于其跨模态学习能力，即能同时处理和理解图像及其文本描述。这种能力使得 CLIP 在处理视觉任务时不局限于固定的数据集和预定义的类别，而是能够理解在训练时未曾见过的概念或对象。
CLIP算法原理
Json111的博客
06-30 1884
CLIP的核心思想是通过将图像和文本映射到共享的嵌入空间，使相匹配的图像和文本在该空间中的距离较近，而不匹配的图像和文本在该空间中的距离较远。对于不匹配的图像-文本对，CLIP鼓励它们在嵌入空间中的距离较远。通过联合训练图像和文本，CLIP能够获得一个通用的视觉-语言模型，使得该模型在多个视觉和语言任务上表现良好，如图像分类、图像生成、文本描述等。总的来说，CLIP通过对比学习的方式将图像和文本编码到共享的嵌入空间，并利用对比损失函数来学习图像和文本之间的语义关系，从而实现了对图像和文本的理解和表达能力。
人工智能多模态方向学习笔记-CLIP算法
优快云XXCQ的博客
03-20 2574
CLIP (Contrastive Language-Image Pre-Training) 是一种联合训练算法，可以训练出一个可以处理图像和文本的模型，从而使得模型可以同时理解图像和对图像的描述。CLIP 的核心思想是使用对比学习（contrastive learning）的方法，将图像和文本对应起来，然后对这些对进行训练。具体来说，CLIP 在训练时使用一组图像和相应的文本描述，然后通过对比这些图像和文本描述的嵌入向量（embedding）来学习图像和文本之间的关系。
Onnx之Elemwise类算子的执行（CLIP为例）
jiangjkd的专栏
05-23 655
Elemwise类首先定义算子执行分配器ModeDispatcher, 通过on_arity_dispatched_cb_dtype 进行调用，实际上由方法ElemwiseForwardImpl::on_arity_dispatched和ElemwiseForwardImpl::on_arity_dispatched_no_bool 调用。其中KernImpl就是前面定义的 ElemwiseKern， 通过MEGDNN_DISPATCH_CPU_KERN，有CPU调度执行。
极智AI | 多模态领域先行者 详解 CLIP 算法实现
极智视界
05-26 3270
大家好，我是极智视界，本文详细介绍一下 CLIP 算法的设计与实现，包括代码。
Halcon 算子 clip_region
奔跑的郑的博客
01-24 2791
作用：把一个区域剪切成矩形； 参数翻译（顺序对应以上参数顺序）： 输入区域、 输出剪切后的矩形区域、 输入矩形区域的左上角行坐标、 输入矩形区域的左上角列坐标、 输入矩形区域的右下角行坐标 0 ≤ Row2 ≤ 511 (lin) 、 输入矩形区域的右下角列坐标 0 ≤ Column2 ≤ 511 (lin) 描述： 算子clip_region通过四个坐标点把输入区域剪切成一个矩形区域。clip_region的效率比通过交集生成矩形的区域的方式要高很多。 ...
CLIP计算图片与文本相似度（多幅图片与一个文本）
python_plus的博客
06-07 5715
本文介绍了使用CLIP计算多幅图片和一个文本之间相似度的方法，并提供了完整的代码
clip属性详解
ld513508088的专栏
06-20 1668
css中的clip属性用法详解 css中的clip属性是一个比较有用的属性，但在实际应用中却很少用到，在使用clip属性时需要注意以下两点： 一、clip属性必须和定位属性postion一起使用才能生效。 二、clip裁切的计算坐标都是以左上角即（0,0）点开始计算，如图三所示，这点不像padding和margin，它们两个的右边距和下边距是从最右边和最下边开始计算
quantize CLIP
02-02
这种转变能够有效减小存储空间占用以及加快运算速度，因为低精度算术操作往往更高效[^2]。 ```python import torch from transformers import CLIPModel, CLIPTokenizer, CLIPProcessor model = CLIPModel.from_...
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