CLIP代码复现

最新推荐文章于 2025-07-30 18:58:28 发布
原创 最新推荐文章于 2025-07-30 18:58:28 发布 · 1.5k 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#深度学习 #pytorch

本文讲述了作者在部署环境中使用OpenAIGitHub提供的测试代码遇到的问题，通过调整使其不仅能输出图像相似性概率，还增加了预测结果输出功能。对这方面感兴趣的读者可通过留言或私信获取帮助。

在这里插入图片描述
部署环境花了很多时间，使用的openai在github上提供的测试代码，但它只能输出图像关于测试代码中给定文本集中各元素的相似性概率，所以做了少许调整，使它可以输出图像和输出预测结果。有需要的友友可以留言或者私信我。

supercxt_
关注
CLIP模型也能处理点云信息（论文复现）
wei_shuo的博客
09-17 861
CLIP模型也能处理点云信息（论文复现）
深度学习--CLIP算法（文本搜图片，图片搜图片）
积木的笔记
02-22 9969
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。
Python实现基于ClipCap的看图说话Image Caption模型.zip
07-05
资源包含文件：设计报告word+源码及数据 Image Caption即我们常说的看图说话：给定一张图片，生成该图片对应的自然语言描述。 该任务涉及到了图像与自然语言两个模态，然而图像空间与自然语言空间本就十分庞大，并且两者之间存在巨大的语义鸿沟。 如何将两个庞大的语义空间进行对齐，这是该任务的重点。本项目对ClipCap: CLIP Prefix for Image Captioning 论文进行介绍，并且对论文在Flickr30k中文数据集上进行实验复现和效果展示。 详细介绍参考：https://biyezuopin.blog.youkuaiyun.com/article/details/125617468
CLIP项目复现
Lemonade126的博客
08-09 2756
clip图像描述手把手复现教学。
复现CLIP(对比语言图像预训练)
最新发布
uuuranuu的博客
07-30 1459
CLIP（对比语言-图像预训练）是一个基于多种（图像，文本）对进行训练的神经网络。它可以通过自然语言指令，根据给定图像预测最相关的文本片段，而无需直接针对任务进行优化，类似于 GPT-2 和 GPT-3 的零样本能力。我们发现，CLIP 在 ImageNet 数据集上的表现与原始 ResNet50 的“零样本”结果相当，且无需使用任何原始的 128 万个带标签样本，从而克服了计算机视觉领域的几大挑战。这张图展示了基于对比预训练的零样本图像分类流程。
clip代码复现
04-01
### 复现CLIP代码的方法 #### 一、环境搭建 复现CLIP代码的第一步是构建合适的开发环境。由于CLIP项目的依赖较为复杂，建议按照官方文档中的说明安装必要的库和工具[^1]。如果遇到兼容性问题，可以尝试使用虚拟环境...
【GitHub】VQGAN+CLIP代码从零开始复现
zcyzcyjava的博客
10-20 3107
从开放领域的文本提示中生成和编辑图像是一项具有挑战性的任务，到目前为止，需要昂贵的和经过专门训练的模型。我们为这两项任务展示了一种新的方法，它能够通过使用多模态编码器来指导图像的生成，从具有显著语义复杂性的文本提示中产生高视觉质量的图像，而无需任何训练。我们在各种任务上证明了使用CLIP来指导VQGAN产生的视觉质量比之前不太灵活的方法如minDALL-E、GLIDE和Open-Edit更高。
CLIP小样本代码实现复盘
qq_45023582的博客
11-04 586
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。
clip官方代码复现
01-05
### CLIP 模型官方代码实现 CLIP（Contrastive Language–Image Pre-training）是由 OpenAI 提供的一种多模态模型，旨在通过对比学习方法联合训练文本和图像表示。对于希望获取 CLIP 官方代码实现的需求而言，Open...
CLIP代码复现日志（4）：Transformer组件
2301_80142577的博客
12-20 2045
初始化了一个resblocks，通过ResidualAttentionBlock也就是上方定义的方法来创建了layers个该模块并通过nn.Sequential封装为一个序列,用于保证按顺序执行。将x传入作为注意力计算中的k,q,v进行自注意力计算，同时attn方法返回一个元组，第一个元素为输出张量，第二个元素返回偏置，因此处令bias = False,故返回元组的第一个元素即可。最后定义前向传播，将输入x分别经过归一化层、自注意力层、归一化层和多层感知机MLP。定义了一个注意力机制函数和前向传播函数，
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）。
CLIP 代码复现日志（2）
2301_80142577的博客
12-17 1088
是 PyTorch 中的一个类，它将一个张量包装成一个参数，这样它就可以在模型训练过程中被优化，经过这样后这个位置编码是可以学习的，梯度下降算法会根据损失函数对这个位置编码进行调整，以找到最优解。在这段代码中，先将维度为N（批次）*C（通道数）*H（图片高度）*W（图片宽度）的图片从二个维度之后开始展平为transformer需要的维度，并对展平后的向量再重新排序，最终实现。将位置编码扩展到一个新的维度，从(HW+1,embed_dim)变为(HW+1,1，embed_dim)，以便它可以被广播到。
clip—pytorch项目代码复现出现的问题及解决
weixin_52151727的博客
12-04 1089
这个警告的意思是，huggingface_hub（Hugging Face的库）在缓存模型时默认使用了符号链接（symlinks）来节省磁盘空间，但是你的操作系统（Windows）不支持符号链接，或者当前没有启用支持符号链接的相关功能。具体的情况是：huggingface_hub在缓存模型时会尝试使用符号链接来避免重复文件存储，但在Windows上，符号链接的使用默认是受限的，因此该库会退回到一种性能较低、可能占用更多磁盘空间的缓存方式。安装完成后，再次运行你的 train.py 文件。
【Atlas 800(9000) 】复现 openai CLIP
weixin_43887015的博客
04-12 1308
华为 Atlas 800(9000) 复习 openai CLIP
[GITHUB]VQGAN-CLIP复现过程
qq_41754974的博客
10-06 3033
代码源地址: VQGAN-CLIP源码地址 代码功能介绍: 使用GAN网络,通过英文描述生成图片介绍地址 使用软件: pycharm\anaconda\conda 易错资源包: torch-1.9.0+cu111-cp39-cp39-win_amd64.whl\vqgan_imagenet_f16_16384.ckpt 待解决: GPU加速问题 步骤: 1. 打开源码地址源码地址下载源码包,解压相应文件,在pycharm中打开2. 打开后有README.md文件,参照其中步骤说明进行安装. 2.1
vscode | python | remote-SSH | Debug 配置 | CLIP4Clip复现、实验记录
Mike峰
12-22 1230
挨个语句调试之后发现出现在某个加载模型的地方，模型的位置防止错误了，远程调试真的好用，可以清晰看到过程的调用栈call stack。之后出现一个问题就是目前引用env变量在命令行中显示为空，目前不能用这个方式引用所以还得用笨方法，就是挨个复制粘贴。之后就要run->add configuration->本地安装Remote-SSH、python。远程服务器上安装Python。
WinClip非官方复现代码学习笔记9
weixin_45795450的博客
03-25 1151
大家好呀，这是WinClip非官方复现代码的正式学习笔记的第9篇啦，这篇笔记中主要讲解了eval_utils.py文件的内容，后续我会持续更新哒~
CVPR 2023 | 白翔团队提出：将CLIP模型用于场景文本检测
阿木寺的博客
04-03 4478
点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达点击进入—>【计算机视觉】微信技术交流群转载自：CSIG文档图像分析与识别专委会本文简要介绍CVPR 2023录用论文“Turning a CLIP Model into a Scene Text Detector”的主要工作。该论文提出一种新方法TCM，专注于将CLIP模型用于文本检测任务而不需要预训练过程。该方法的基本...
WinClip非官方复现代码学习笔记3
weixin_45795450的博客
03-19 1072
本篇是正式学习笔记的第三篇啦，主要是阐述整个系列后续笔记思路，然后给出了每行代码的解释，即使没有下载这个项目的朋友也可以无障碍学习啦~后续我会持续更新哒~
评论 13
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值