CLIP相关文章总结及下载链接

最新推荐文章于 2025-07-29 19:45:28 发布
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#python

最近在看和CLIP相关的文章，把他们稍微整理了一下：

CLIP

AudioCLIP

CLIPDraw

CLIPStyleDraw

CLIPStyler

StyleClip

ClipPicasso

DenseCLIP

DepthCLIP

Can CLIP Share Image in Dialogue?

CLIPAdapter

论文阅读-CLIP（文本-图片多模态）Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision
一位不是很硕的鉴伪方向硕士
10-29 3383
利用自然语言的监督信号去训练一个迁移效果很好的视觉模型，文字+图片多模态。
多模态视觉模型：CLIP与ALIGN如何连接图文？
热门推荐
优快云博客专家，系统架构师，有合作、疑惑请私信博主。
05-14 5万+
多模态视觉模型：CLIP与ALIGN如何连接图文？ 在人工智能领域，实现图像和文本两种模态信息的有效关联与交互，一直是研究的热点和难点。模态视觉模型旨在打破图像与文本之间的 “语义鸿沟”，让计算机能够理解图像与文本背后的语义联系。CLIP（Contrastive Language-Image Pretraining）和 ALIGN（A Large-scale In-domain Generalized Representations from Transformers）作为其中的代表性模型。
CLIP论文阅读
weixin_44627093的博客
08-11 822
CLIP如何做zero-shot的推理。CLIP做视频检索最先进的计算机视觉系统被训练来预测预定对象类别的固定集合。这种受限制的监督形式限制了它们的一般性和可用性，因为需要额外的标记数据来指定任何其他视觉概念。如果我们需要检测别的类别我们还需要重新改变数据集，...
【论文简介】CLIP：图像与自然语言配对预训练可迁移模型：Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision
进一寸有一寸的欢喜
05-30 3662
CLIP（ Contrastive Language–Image Pre-training）基于对比学习的语言-图像预训练）建立在零样本迁移（zero-shot transfer）、自然语言监督学习( natural language supervision, ) 和多模态学习方面的大量工作之上。 CLIP是一个预训练模型，就像BERT、GPT、ViT等预训练模型一样。首先使用大量数据训练这些模型，然后训练好的模型就能实现，输入一段文本（或者一张图像），输出文本（图像）的向量表示。CLIP和BERT、GPT
CLIP论文笔记--《Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision》
weixin_44031582的博客
09-25 3万+
CLIP论文笔记--《Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision》1、Introduction and Motivating Work2、Approach2.1自然语言监督2.2.创建一个足够大的数据集2.3选择一种有效的预训练方法2.4 Choosing and Scaling a Model2.5. Training3. Experiments3.1. Zero-Shot Transfer3.1.2 USI
CLIP论文解读（翻译）
u012374012的专栏
07-30 1187
Tan和Le（2019）为他们高效的网络架构调整了分配给每个维度的计算比例，而我们则简单地将额外的计算资源平均分配到模型的宽度、深度和分辨率的增加上。我们利用互联网上收集的4亿对（图像，文本）对的数据集，从头开始学习最先进的图像表示。具体来说，文本变换器的计算需求是图像编码器的两倍，但在学习识别ImageNet类别上的速度，远不如一个预测相同文本词袋编码的简单模型。我们测试了这种方法在30多个不同的计算机视觉任务上的表现，包括识别照片中的文字、视频中的动作、确定照片的拍摄地点，以及识别不同种类的精细物体。
多模态大模型 | CLIP论文总结 | 2021.02.26 OpenAI | 打通 图像-文本
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01-09 1413
即使你学习到了很好的特征，当你运用到下游任务的时候，你还是需要有标签的数据去做微调。把对比学习中的temperature这个超参数，设计为可学习的标量了，直接在模型训练过程中就被优化了，不需要当成一个超参数去调参。之前的自监督或者无监督的方法，主要研究的是特征学习的能力，他们的目标是学习一个泛化比较好的特征。现在的监督信号是一个文本，而不是n选1的这种标签了，所以模型的输入输出啊，自由度就大很多。训练出来的模型又大又好，而且又简单，泛化性又好，为多模态的训练铺平了道路。
Clip-crx：团队链接共享与Slack集成的Chrome扩展
这样不仅提高了工作效率，还减少了工作流的中断，使得团队成员可以在一个统一的平台上完成所有与链接相关的工作。 使用Clip-crx插件的基本步骤如下： 1. 在Chrome网上应用店中搜索并安装Clip.crx文件。 2. 在Teams....
CLIP部署：在Ubuntu配置环境
weixin_46531010的博客
05-25 2360
CLIP，Ubuntu服务器，Pytorch版本，虚拟环境搭建
CLIP论文讲解和代码实操
zyw2002的博客
04-17 7763
研究动机作者的研究动机就是在 NLP 领域利用大规模数据去预训练模型，而且用这种跟下游任务无关的训练方式，NLP 那边取得了非常革命性的成功，比如 GPT-3。作者希望把 NLP 中的这种成功应用到其他领域，如视觉领域。在预训练时 CLIP 使用了对比学习，利用文本的提示去做 zero-shot 迁移学习。在大规模数据集和大模型的双向加持下，CLIP 的性能可以与特定任务的有监督训练出来的模型竞争，同时也有很大的改进空间。CLIP 概述。
clip-summary
qq_43456497的博客
12-08 728
CLIP论文总结
CLIP 论文学习笔记《Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision》
weixin_47725177的博客
12-01 1455
CLIP：transformer又一里程碑 Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision
CLIP学习笔记
be_humble的博客
05-13 2107
CLIP 学习笔记 论文：Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision openAI在2021年2月发表对NLP和CV圈都很重要的一篇工作 主要是通过4亿个文本图片对，进行对比学习预训练，得到词和图片的embedding转换器，在图片分类zero-shot上达到很好效果，后续也可以接很多工作。 clip的github地址 openai/CLIP: Contrastive Language-Image Pretrai
CLIP：连接文本和图像阅读笔记
dawnyi_yang的博客
02-28 6511
前言 承接上一篇阅读笔记，本周阅读了CLIP的论文《Learning Transferable Visual Models From Natural Language 》。 论文地址：《Learning Transferable Visual Models From Natural Language 》 代码：https://github.com/openai/CLIP 摘要 在构建计算机视觉模型时，只是为了某一个或某一组任务而构建数据集，往往需要大量的劳动力来进行数据标注，并且数据集的构建成本很高。而且，
微软提出CLIPBERT：通过稀疏采样的视频语言学习
小白学视觉
02-25 1906
点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达 论文是学术研究的精华和未来发展的明灯。小白决心每天为大家带来经典或者最新论文的解读和分享，旨在帮助各...
CLIP论文详解
weixin_52185313的博客
06-10 1万+
CLIP算是在跨模态训练无监督中的开创性工作，作者在开头梳理了现在vision上的训练方式，从有监督的训练，到弱监督训练，再到最终的无监督训练。这样训练的好处在于可以避免的有监督的 categorical label的限制，具有zero-shot性质，极大的提升了模型的实用性能。这篇文章中作者提到早在2017年之后就陆续有工作提出和本文类似的想法，但是他们的数据大小都太小了，导致没有很好的结果。作者单独收集了一份含有4亿份数据的大数据集，才得以得到很好的效果。这种现象最近好像在机器学习领域越来越突出，力大砖
CLIP4Clip: An Empirical Study of CLIP for End to End Video Clip Retrieval 论文解读
qq_41111734的博客
07-29 1083
CLIP4Clip: An Empirical Study of CLIP for End to End Video Clip Retrieval 论文链接https://arxiv.org/abs/2104.08860. 代码链接https://github.com/ArrowLuo/CLIP4Clip. 网络结构如下： 其实论文的思路就是拿CLIP模型的image encoder和text encoder过来生成对应的编码，然后用一个计算相似度的模块让每一个视频文本对的相似度相近，不同的远离。文章创新
力扣30 天 Pandas 挑战（3）---数据操作
最新发布
qq_66660756的博客
07-29 1009
本文介绍了6道力扣Pandas简单题的解题思路：1) 177.第N高的薪水 - 通过去重排序获取第N高工资；2) 176.第二高薪水 - 类似177题的简化版；3) 184.部门最高薪员工 - 使用分组和合并查询部门最高薪；4) 178.分数排名 - 使用dense_rank()实现连续排名；5) 196.删除重复邮箱 - 通过排序和去重保留最小id记录；6) 1795.产品价格重构 - 使用melt()将宽表转为长表。这些题目涵盖了Pandas数据处理的基本操作，适合初学者练习数据清洗、转换和分析。
Redis 键值对操作详解：Python 实现指南
AI浩
07-29 971
场景推荐操作替代方案添加小数据SETHSET（对象）添加大数据HSET/MSET分批次添加添加临时数据SETEX删除小数据DELETEUNLINK删除大数据UNLINK无批量操作管道 + MSET/UNLINK单独命令添加操作使用set()添加单个键值对使用mset()批量添加多个键值对使用setex()添加带过期时间的键值对删除操作优先使用unlink()进行删除（尤其大型数据）仅在需要立即释放内存时使用delete()批量删除时结合管道提高效率。
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