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  • CLIP 模型简介 - 知乎
    CLIP (Contrastive Language-Image Pre-Training) 模型 是 OpenAI 在 2021 年初发布的用于 匹配图像和文本 的 预训练 神经网络模型,是近年来多模态研究领域的经典之作。该模型直接使用 大量的互联网数据 进行预训练,在很多任务表现上达到了SOTA 。
  • OpenAI 的 CLIP 有何亮点? - 知乎
    简单的说,CLIP 无需利用 ImageNet 的数据和标签进行训练,就可以达到 ResNet50 在 ImageNet数据集上有监督训练的结果,所以叫做 Zero-shot。 CLIP(contrastive language-image pre-training)主要的贡献就是 利用无监督的文本信息,作为监督信号来学习视觉特征。
  • 如何评价OpenAI最新的工作CLIP:连接文本和图像,zero shot效果堪比ResNet50? - 知乎
    CLIP这种方法的上限如何,query的数量和质量至关重要。 如果图像文本对仅仅通过搜索的方式在互联网上获取,感觉文本不太可能复杂,这个会限制CLIP的上限。 如果能找到一种获取大量图像文本对,而且文本还比较复杂,那么CLIP这种方法前景会非常不错。
  • 知乎 - 有问题,就会有答案
    CLIP (Contrastive Language-Image Pre-Training) is a neural network trained on a variety of (image,…
  • 视觉语言模型中的CLIP及同类的方法,都有哪些优势和局限?
    谢邀,刚好前段时间对 CLIP及其变体BLIP BLIP2 进行了总结。 全文针对面试特点, 以提问的方式 对这些方法的特点、优势、局限进行了总结~ CLIP CLIP核心思想? 使用大量图像和文本的配对数据进行预训练,以学习图像和文本之间的对齐关系。
  • 一文读懂三篇少样本微调CLIP的论文及代码实现细节
    CLIP就是这样一个坚实的、可以用来微调的基础模型。 这篇文章介绍三种少样本基于CLIP微调的方法,实验的任务是图像分类,但是否能适用于其它任务,因成本不高,读者有时间可以自己尝试一下,欢迎在评论区探讨你的经验。
  • 有哪些最新的针对CLIP跨模态图文检索的改改进方案啊?最好是不用做预训练的方法? - 知乎
    Alpha-CLIP不仅保留了CLIP的视觉识别能力,而且能够精确控制图像内容的重点。 它在各种任务中都表现出了有效性,包括但不限于开放世界识别、多模态大型语言模型和条件 2D 3D 生成。
  • 为什么Clip可以用于zero shot分类? - 知乎
    在CLIP的实验过程中,它从没有用ImageNet这个经典分类数据集上的数据做训练,但是在测试中,它却能达到和用了ImageNet做训练集的ResNet架构模型比肩的效果。 在我个人看来,CLIP解决缺点2的意义,要高于缺点1。




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