clip adapter

时间: 2023-09-26 07:07:45 浏览: 45
CLIP-Adapter是一篇名为"CLIP-Adapter: Better Vision-Language Models with Feature Adapters"的论文提出的方法。\[1\]该方法通过引入两个可学习的特征适配器Av(⋅)和At(⋅),对视觉特征f和文本特征W进行线性变换。这些适配器通过残差连接与预训练的CLIP模型相结合,以避免遗忘原始知识。\[2\]CLIP-Adapter的主要工作是在视觉或语言分支上使用函数Adapter进行微调,以实现更好的视觉语言模型。具体来说,CLIP-Adapter引入了一个额外的瓶颈层来学习新特征,并执行与原始预训练特征的残差样式特征混合。\[3\]通过这种方式,CLIP-Adapter提供了一种替代prompt tuning的路径来改进视觉语言模型的性能。 #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [CLIP-Adapter:利用Adapter微调CLIP适配下游任务](https://blog.csdn.net/weixin_44936889/article/details/120789500)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* [CLIP-Adapter: Better Vision-Language Models with Feature Adapters](https://blog.csdn.net/weixin_48907099/article/details/131488484)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

相关推荐

引用[1]:在CLIP模型中,注意力机制是通过计算查询(query)和键(key)之间的点积得到的。具体地说,通过使用torch.matmul函数计算query_layer和key_layer的点积,然后除以注意力头的大小的平方根来进行缩放。在计算注意力得分之前,还会对注意力进行反向操作,即将填充位置的注意力设置为一个很小的值(通常为-10000),这样在经过softmax操作后,填充位置的注意力几乎为0,从而不会对填充位置的信息进行关注。接下来,通过将注意力得分与值(value)进行矩阵相乘,得到上下文(context)层。最后,通过对上下文层进行维度变换和重塑,得到最终的上下文层。[1] 引用[2]:CLIP模型的性能通常与基于ResNet-50特征的线性分类器的监督基线相竞争。然而,目前的基线性能仍然远低于整体最先进水平,因此仍需要进一步的工作来提高CLIP模型的任务学习和迁移能力。根据估计,为了在评估套件中达到整体最先进水平,zero-shot CLIP需要增加大约1000倍的计算量。然而,目前的硬件条件下进行这样的训练是不可行的,因此有必要进一步研究提高CLIP模型的计算和数据效率。[2] 引用[3]:在zero-shot CLIP中,它略微优于基线,并在27个数据集中的16个数据集上取得了胜利。其中,STL10数据集是鼓励无监督学习的数据集,仅包含有限数量的标记示例。令人惊讶的是,zero-shot CLIP在STL10数据集上达到了99.3%的准确率,似乎创造了一个新的最先进水平。在细粒度分类任务中,zero-shot CLIP的性能差异较大。在Stanford Cars和Food101数据集上,zero-shot CLIP在ResNet-50特征上的表现优于逻辑回归超过20%,而在Flowers102和FGVCAircraft数据集上,zero-shot CLIP的表现不及逻辑回归超过10%。这些差异可能主要是由于WIT和ImageNet之间每个任务的监督数量不同所致。在"通用"对象分类数据集(如ImageNet、CIFAR10和PascalVOC2007)上,zero-shot CLIP相对于ResNet-50特征略有优势。此外,在衡量视频动作识别的数据集上,zero-shot CLIP明显优于ResNet-50。在Kinetics700数据集上,zero-shot CLIP的性能比ResNet-50高出14.5%。在UCF101数据集上,zero-shot CLIP的性能也优于ResNet-50的特征7.7%。这可能是因为相比于以名词为中心的对象监督,自然语言为涉及动词的视觉概念提供了更广泛的监督。[3] 综上所述,CLIP模型中的注意力机制通过计算查询和键之间的点积得到,然后进行缩放和softmax操作,以获得注意力得分。注意力得分与值进行矩阵相乘,得到上下文层。在zero-shot CLIP中,它在一些数据集上略优于基线,并且在某些细粒度分类任务和视频动作识别任务上表现出色。然而,为了进一步提高CLIP模型的性能,仍需要进行更多的研究和改进。[1][2][3]
CLIP模型是一种具有对比学习特点的模型,它可以通过对图像和文本进行对比学习,学习到一个通用的特征表示。在训练过程中,CLIP通过最大化相似图像和文本的相似性,并最小化不相似图像和文本的相似性来调整模型参数。这种对比学习的方法使得CLIP能够在多个任务上进行迁移学习,例如图像分类、文本分类和图像生成等任务。CLIP模型的优势在于它不需要大量标注的训练数据,而是通过对比学习来学习通用的特征表示,这使得CLIP在跨领域和跨语言的应用上具有良好的泛化能力。此外,CLIP还能够理解和生成自然语言描述的图像,以及生成图像描述的文本,具备了一定的语义理解和生成能力。 CLIP模型的开源代码可以在GitHub上找到,并且还有相关的论文供参考。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [【计算机视觉】使用 notebook 展示如何下载和运行 CLIP models,计算图片和文本相似度,实现 zero-shot ...](https://blog.csdn.net/wzk4869/article/details/131126354)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *3* [深度学习系列37:CLIP模型](https://blog.csdn.net/kittyzc/article/details/125167223)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]
Clip2Scene是一个音频到场景转换的模型,它的主要目的是将音频片段转化为与之相关的视觉场景。这个模型可以帮助人们更好地理解和感受音频信息,并且拓宽了人们对于信息表达的方式。 Clip2Scene的工作原理是通过深度学习技术来实现的。首先,它会对输入的音频片段进行语音识别,将声音转化为文字。然后,这段文字会与已有的图像数据进行关联,找到与之匹配的图像场景。最后,模型会将这个匹配的图像场景输出,供用户观看。 Clip2Scene的应用非常广泛。比如,它可以用于音频内容的可视化展示,让观众能够更直观地理解音频的含义和情感。它还可以用在虚拟现实和增强现实领域,给用户带来更沉浸式的体验。此外,Clip2Scene还可以用于语音识别的辅助工具,提高识别准确率。 然而,Clip2Scene也存在一些挑战和限制。首先,它依赖于已有的图像和音频数据集,因此对于那些没有相应数据集的特殊情况,可能无法产生准确的场景转换。其次,模型的准确性和效果也受限于深度学习算法的性能和训练数据的质量。 综上所述,Clip2Scene是一种将音频转换为视觉场景的模型,它可以用于音频内容的可视化展示、虚拟现实和增强现实体验以及语音识别的辅助等领域。虽然模型存在一些挑战和限制,但它仍然具有很大的应用潜力,可以提高人们对于音频信息的理解和感受。
CLIP是一种基于Transformer的模型,它可以将图像和文本嵌入到同一空间中,从而使得图像和文本可以进行比较。在CLIP中,图像和文本都被嵌入到一个低维向量空间中,这个向量空间被称为嵌入空间。嵌入空间中的每个向量都代表了一个图像或文本的语义信息,这些向量被称为嵌入向量或嵌入。 嵌入是指将高维数据映射到低维空间的过程,嵌入向量是低维空间中的向量表示。在CLIP中,图像和文本都被嵌入到同一空间中,这样就可以通过计算它们之间的距离来比较它们的相似性。嵌入向量的计算是通过神经网络完成的,这个神经网络被称为编码器。 嵌入向量可以用于各种任务,例如图像分类、文本分类、图像检索、文本检索等。在图像分类任务中,我们可以将图像的嵌入向量与类别的嵌入向量进行比较,从而确定图像所属的类别。在文本分类任务中,我们可以将文本的嵌入向量与类别的嵌入向量进行比较,从而确定文本所属的类别。在图像检索和文本检索任务中,我们可以计算图像和文本之间的距离,从而找到与查询图像或文本最相似的图像或文本。 嵌入向量的计算是通过神经网络完成的,这个神经网络被称为编码器。在CLIP中,编码器是一个基于Transformer的模型,它由多个编码器层组成。每个编码器层都由多头自注意力机制和前馈神经网络组成,它们可以将输入的图像或文本转换为嵌入向量。在CLIP中,编码器的参数是通过大规模的无监督学习得到的,这使得CLIP可以在各种任务上取得很好的效果。

最新推荐

网络技术-综合布线-河南农村宽带客户细分的研究.pdf

网络技术-综合布线-河南农村宽带客户细分的研究.pdf

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire

理解Socket编程的基础概念

# 1. 介绍Socket编程的基本概念 ## 1.1 什么是Socket编程 Socket编程是一种在网络编程中使用的抽象概念,它允许应用程序通过网络进行通信。通过Socket编程,可以实现客户端与服务器端之间的数据交换和通信。 ## 1.2 Socket编程的应用范围 Socket编程广泛应用于网络通信领域,包括但不限于Web服务、即时通讯、网络游戏、远程控制等。 ## 1.3 Socket编程的基本原理 Socket编程基于网络套接字(socket)的概念,通过套接字建立连接、传输数据和关闭连接来实现通信。在Socket编程中,使用不同的协议(如TCP、UDP)来实现数据传输和通信

c语言桌子上有几堆糖果,每堆糖果的数量记录在一个整型数组 nums 中。我们可以每次选择任意一堆,拿走其中的一颗或者两颗糖果,求拿完所有糖果的最少次数。

好的,以下是 C 语言的实现代码: ```c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> int min(int a, int b) { return a < b ? a : b; } int minSteps(int* nums, int numsSize) { int dp[numsSize + 1]; dp[0] = 0; dp[1] = 1; for (int i = 2; i <= numsSize; i++) { dp[i] = min(dp[i-1] + 1, dp[i-2] + 1)

供应链管理制度(全).ppt

供应链管理制度

"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依

Gunicorn监控和自动化运维

# 1. Gunicorn简介 ### 1.1 什么是Gunicorn Gunicorn是一个轻量级的Python WSGI HTTP服务器,可用于运行Django、Flask等Web应用。它通过将请求传递给应用程序的多个进程来实现并发处理,从而提高Web应用的性能和稳定性。 ### 1.2 Gunicorn的特点和优势 - **简单易用**:Gunicorn易于安装和配置,使用简单。 - **性能稳定**:Gunicorn能够有效管理并发连接,提供稳定的性能。 - **资源占用低**:相较于其他服务器,Gunicorn对资源的消耗相对较低。 - **支持异步处理**:Gunicorn

inno setup 怎么在脚本中设置程序的安装目录

在 Inno Setup 脚本中,你可以使用 `[Setup]` 节点中的 `DefaultDirName` 属性来设置应用程序的安装目录。默认情况下,`DefaultDirName` 属性设置为 `{pf}\{#MyAppPublisher}\{#MyAppName}`,其中 `{pf}` 表示“Program Files”目录,`{#MyAppPublisher}` 和 `{#MyAppName}` 分别表示你在脚本中定义的应用程序发布者和名称。 以下是一个示例脚本,演示如何设置应用程序的安装目录: ``` [Setup] AppName=MyApp AppVersion=1.0 De

中铁隧道集团机械设备管理规则.docx

中铁隧道集团机械设备管理规则.docx

关系数据表示学习

关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本:卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学,2017年。英语。NNT:2017PA066480。电话:01803188HAL ID:电话:01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期:2018年HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院(巴黎)巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者:Ludovic DOS SAntos主管:Patrick GALLINARI联合主管:本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员:先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩