- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏大模型成长之路
【大模型学习 | CLIP 原理&实现】
以往的图像识别任务通常依赖于人为定义的分类标签进行训练，这种方式不仅数据成本高，而且模型更容易过拟合于训练类别。 和文本 Transformer）进行编码，基于余弦相似度学习多模态的嵌入空间，最大化配对图文之间的相似度，最小化不匹配对的相似度，并通过symeertric entropy loss优化相似得分： 训练模型并没有采用预训练权重模型 加载模型和 processor model = CLIPModel.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch32") processor = CLIPProcessor.from_pretrained ("openai/clip-vit-base-patch32") # 2. param.requires_grad = False for param in model.text_model.parameters(): param.requires_grad = False # 3.
1.8K21编辑于 2025-07-15 - 来自专栏AI算法能力提高班
CLIP-图文预训练模型
//github.com/openai/CLIP ---- Abstract 连接文本和图像的预训练模型 Contributions zero-shot classification Related Work (2) (3) Downstream inference 在下游任务测试时，有两种使用CLIP的方法。 accuracy = np.mean((test_labels == predictions).astype(np.float)) * 100. print(f"Accuracy = {accuracy:.3f ：以上的数据分析，都是和a linear classifier on top of ResNet-50 features进行比较，大部分的数据集，都有对应的SOTA模型。 前面实验分析发现，模型不能很好的区分cars，species of flowers, 以及variants of aircraft；b. abstract和systematic任务表现不好，比如统计图上
1.1K30编辑于 2023-09-13 - 来自专栏Unity3d程序开发
unity3d:shader: Clip裁剪显示
表面 Shader "Custom/Clip" { Properties{ _MainTex("Texture", 2D) = "white" {} _BumpMap("Bumpmap", 2D pos, float3 objNormal, float3 pointInWorld) { float3 w = -(pos - pointInWorld); //根据数学公式，用平面的法向量计算距离 objNormal.y + objNormal.z * objNormal.z); return res; } void surf(Input IN, inout SurfaceOutput o) { clip UnpackNormal(tex2D(_BumpMap, IN.uv_BumpMap)); } ENDCG } Fallback "Diffuse" } 顶点片段 Shader "luoyikun/Clip objNormal.y * w.y + objNormal.z * w.z);//两个向量的点乘，<0不同方向 return res; } fixed4 frag(v2f i) : SV_Target { clip
1.2K20编辑于 2023-08-24 - 来自专栏开源心路
AI绘画中CLIP文本-图像预训练模型
CLIP 的历史发展 早期背景：在 CLIP 之前，大多数人工智能系统主要关注单一模态的处理。例如，有些模型专注于图像识别，而其他模型则集中于文本分析。 CLIP 的推出：2021 年，OpenAI 推出了 CLIP，这是一个突破性的多模态学习模型。CLIP 通过大规模的图像和文本数据训练，学习理解两者之间的关联。 CLIP 解决方案 OpenAI CLIP 模型并不是最初为 GPT（Generative Pretrained Transformer）设计的。 扩散模型与CLIP 在结合 CLIP 架构时，可以采取以下步骤： 文本编码器：CLIP 的文本编码器可以用来处理文本输入，生成与文本描述相匹配的语义表示。 它是目前效果最好的开源中文CLIP模型之一,为中文多模态任务提供了有价值的预训练权重。
2.1K10编辑于 2023-12-22 - 来自专栏DeepHub IMBA
文生图的基石CLIP模型的发展综述
CLIP是一种基于对比学习的多模态模型，CLIP的训练数据是文本-图像对：一张图像和它对应的文本描述，这里希望通过对比学习，模型能够学习到文本-图像对的匹配关系。 Open AI在2021年1月份发布的DALL-E和CLIP，这两个都属于结合图像和文本的多模态模型，其中DALL-E是基于文本来生成模型的模型，而CLIP是用文本作为监督信号来训练可迁移的视觉模型。 CLIP 这是OpenAI在21年最早发布的论文，要想理解CLIP，我们需要将缩略词解构为三个组成部分:(1)Contrastive ，(2)Language-Image，(3)Pre-training 虽然OpenAI从未明确指定或共享用于训练原始CLIP模型的数据，但CLIP论文提到该模型是在从互联网收集的4亿对图像-文本上进行训练的。 在过滤后的数据上训练的CLIP模型优于仅在初始高质量数据上训练的模型和在大量未过滤数据上训练的模型。
2.4K10编辑于 2024-04-01 - 来自专栏具身小站
基于场景的AI模型BERT和CLIP选型对比
公式上，模型最小化对比损失函数： 其中 s 是余弦相似度，τ 是温度参数。 通过这一“推拉”过程，模型学会了让匹配的图文对在向量空间中靠近，不匹配的远离。 3. 的固有特性——它源于 初始化偏差 （预训练的单模态模型天然分布不同）和 对比学习的强化作用 2 CLIP与BERT的核心区别 对比维度 BERT CLIP 设计目标 通用文本理解 图文跨模态对齐 训练任务 CLIP的训练方式 CLIP通过 对比学习 训练：让模型学会判断图像和文本是否匹配。这不是生成任务，而是 判别任务 ——判断图文对是真是假。 3 优劣势对比 BERT的优势 深度文本理解能力 ：在GLUE等通用NLP基准测试中，BERT显著优于CLIP的文本编码器。 如果应用 以中文为主 且对精度要求高 → 考虑国产替代模型 ，如Qwen3-VL-30B、Chinese-CLIP。它们在中文分词、成语理解、文化语境上明显优于原生CLIP。
9910编辑于 2026-03-31 - 来自专栏我爱计算机视觉
OpenAI发布CLIP模型快一年了，盘点那些CLIP相关让人印象深刻的工作
在本文中，我们就来盘点一些基于CLIP模型的拓展网络。 ▊ 2、相关工作 2.1. 在本文中，作者基于CLIP4Clip，结构目前的一些先进技术，构建了一个SOTA的模型。 2.2.3. 实现方法 本文的模型结构如上图所示，相比于CLIP4Clip，这篇文章采用了动量蒸馏的思想，维护了一个和主体模型一模一样，但是参数通过动量来更新的模型。 论文动机 在本文中，作者希望用CLIP模型的图片文本知识来促进VALUE基准上视频-文本任务性能的提升。 因此，作者基于HERO模型，将CLIP的一些组件加入到了HERO模型中，从而达到了显著的性能提升。 2.3.3.
3.1K10编辑于 2022-03-29 - 来自专栏我爱计算机视觉
怎么用图文预训练模型CLIP做视频任务？
目前CLIP也被应用到各个其他场景中，在这篇文章中，我们就来盘点一下，怎么把CLIP这个图文预训练的模型拓展到具有时序信息的视频任务中。 本文主要分为两个部分，第一个部分是介绍一下CLIP的原理和流程，第二部分为介绍，目前基于CLIP的视频模型！ 2 回顾CLIP CLIP的motivation主要有三点： 1）当前的CV数据集标注劳动密集，成本高昂； 2）当前的模型只能胜任一个任务，迁移到新任务上非常困难； 3）当前模型泛化能力较差，很难在新的数据上达到比较好的效果 ”中的第2和第3个问题。 3 基于CLIP的视频模型 Actionclip: A new paradigm for video action recognition 论文：https://arxiv.org/pdf/2109.08472
3K31编辑于 2021-12-24 - 来自专栏登神长阶
【论文复现】CLIP模型也能处理点云信息
概述 CLIP模型擅长于将图像与广泛的文本描述相匹配，并取得了显著成效。鉴于此，研究者们开始探究：那些在二维图像与文本对大规模预训练中表现优异的模型，是否同样能够适用于三维知识领域。 这一方法有望成为在资源有限和数据稀缺条件下，利用CLIP模型进行高效三维点云解析的一种极具潜力的替代方案。 本文所涉及的所有资源的获取方式：这里 模型结构 模型总览图 PointCLIP模型首先将点云投影到不同视图下，形成M个深度图作为图像信息。之后采用CLIP模型，对图像信息和文本信息进行编码。 点云的投影 为了将点云转换为CLIP可访问的表示，从多个视图生成投影图像，以消除3D和2D之间的差距。 采用残差结构将CLIP的2D知识与适配器新学习的3D少样本知识进行融合，进一步的促进了跨模态的知识转移，同时可以更好的进行视图预测。
60710编辑于 2024-11-24 - 来自专栏我分享我快乐
CSS3“蒙版(剪切路径)”: clip-path
:100%;height:100%;border:solid 5px red;box-sizing:border-box;position:absolute;top:0;left:0;-webkit-clip-path forwards;} .clipright{ -webkit-animation:mr 0.6s linear forwards;} @keyframes ml{ /*蒙版形状动画*/ from{-webkit-clip-path :polygon(400px 300px, 400px 300px, 400px 300px);} to{-webkit-clip-path: polygon(400px 0, 0 300px, 400px 300px);} } @keyframes mr{ /*蒙版形状动画*/ from{-webkit-clip-path:polygon(0 0, 0 0, 0 0);} to{-webkit-clip-path
996150发布于 2018-05-02 - 来自专栏用户7873631的专栏
clip-path
200px;position: absolute;left: 0;top: 0;right: 0;bottom: 0;margin: auto; background: black; -webkit-clip-path
60810发布于 2020-10-28 - 来自专栏GiantPandaCV
ICCV 2023：CLIP 驱动的器官分割和肿瘤检测通用模型
在这篇解读中，后文出现的 CLIP embedding 指的是由 CLIP 模型生成的表示文本和图像之间语义关系的特征向量。这些嵌入向量是 CLIP 模型的核心输出之一。 为了解决这些问题，这篇论文提出了基于 CLIP 学习的文本嵌入的通用模型，将其融入分割模型中。 所提出的模型是从 14 个数据集的组合中开发而来，使用了共计 3,410 个 CT 扫描进行训练，然后在来自 3 个额外数据集的 6,162 个外部 CT 扫描上进行评估。 这验证了 CLIP 基础的编码可以帮助模型捕捉解剖关系并学习结构化的特征嵌入。 k 类的预测计算为 Pk = Sigmoid (((F ∗ θk1) ∗ θk2) ∗ θk3)，其中 θk = {θk1，θk2，θk3} 在文本分支中计算，* 表示卷积。
3.4K80编辑于 2023-09-26 - 来自专栏计算机视觉理论及其实现
tf.clip_by_value( )
tf.clip_by_value的用法：tf.clip_by_value(A, min, max)：输入一个张量A，把A中的每一个元素的值都压缩在min和max之间。 例如：import tensorflow as tf; import numpy as np; A = np.array([[1,1,2,4], [3,4,8,5]]) with tf.Session() as sess: print sess.run(tf.clip_by_value(A, 2, 5)) 运行结果如下：?
2.9K30编辑于 2022-09-04 - 来自专栏达摩兵的技术空间
与我一起学css3:background-size,-clip
前言 大家好，今天与大家一起学习分享css3中的background-size,background-clip使用与实践。 如果只设置一个，第二个被认为auto contain 缩放背景图像，让其能显示完整 cover 缩放其图像，让其能完全覆盖区域，但可能背景显示不全 兼容性：ie9+以及现代浏览器 background-clip filter ，查看菜鸟教程或者w3c介绍。 ) | invert() | opacity() | saturate() | sepia() | url(); 注册窗水平垂直居中用绝对定位加margin修正(略) 背景裁剪，background-clip 代码案例地址 code案例 参考文档 w3c-background-size
90120发布于 2018-08-28 - 来自专栏AIGC 先锋科技
结合异构图神经网络，HeGraphAdapter 提升 CLIP 模型性能研究 ！
3 它仅通过利用双图来优化文本模态特征，而忽视了调整视觉模态特征以确定最终分类器的必要性。 然后，作者同时构建文本基础和视觉基础的分类器，以全面提高CLIP模型在下游任务上的性能。 假设CLIP模型的视觉编码器将类别为的视觉特征编码为，则文本分类损失的计算如下： 视觉相似性 表示 CLIP 模型中的一个学习温度参数 。 基于视觉的分类器利用一个键值缓存模型通过特征检索来优化 CLIP 模型的分类结果。对于 类和 -shot 任务，作者存储所有训练视觉特征 和相应的 one-hot 标签向量 。 超参数敏感性分析： 为了通过元路径验证等式4中融合权重的敏感性，作者进行了几组仅使用基于文本的分类器的实验，结果如表3所示。
89311编辑于 2024-12-19 - 来自专栏计算机视觉理论及其实现
tf.clip_by_value()
Clips tensor values to a specified min and max.tf.clip_by_value( t, clip_value_min, clip_value_max Any values greater than clip_value_max are set to clip_value_max.Note: clip_value_min needs to be smaller or equal to clip_value_max for correct results.For example:A = tf.constant([[1, 20, 13], [3, 21, 13] ])B = tf.clip_by_value(A, clip_value_min=0, clip_value_max=3) # [[1, 3, 3],[3, 3, 3]]C = tf.clip_by_value (A, clip_value_min=0., clip_value_max=3.) # throws `TypeError`as input and clip_values are of different
1.1K10编辑于 2022-09-03 - 来自专栏AIGC 先锋科技
加州大学通过知识提炼增强CLIP概念的渗透，从 CLIP 到 KnowledgeCLIP 大语言模型赋能视觉语言融合 ！
3 Method 3.1 Problem Definition and Annotations 为了完整性，作者首先定义本文考虑的设置和符号。 评估过程如图3所示，采用多阶段的方法进行。 在训练阶段，一个T5编码器根据输入句子被微调以生成文本嵌入。同时，一个T5解码器也被微调以产生与输入句子紧密匹配的输出句子。 表2的结果显示，这种设置在AWA2和CUB上对Knowledge-CLIP略有益处，在这些情况下，作者的模型能够比CLIP模型稍微更好地学习到概念性的图像特征，但也请注意，这种性能提升并不明显。 CLIP这种多模态视觉语言模型的整体质量。作者的方法利用了一个大语言模型Llama 2来指导图像编码器和文本编码器。 实验结果显示，Knowledge-CLIP在提升CLIP文本编码器和图像编码器的质量方面具有显著效果。通过在CC3M数据集上的全面评估，作者发现Knowledge-CLIP的精确匹配率高于CLIP。
57810编辑于 2025-01-14 - 来自专栏纯情博客
DanbooruCLIP——二次元数据集微调的 CLIP 模型
DanbooruCLIP——二次元数据集微调的 CLIP 模型 介绍 Huggingface 在线体验： https://huggingface.co/OysterQAQ/DanbooruCLIP github 主仓库地址（ pt 模型文件可以在 release 下载）： https://github.com/OysterQAQ/ACG2vec 使用 danburoo2021 数据集对 clip （ ViT-L /14 ）模型进行微调。 0-3 epoch 学习率为 4e-6 ，权重衰减为 1e-3 4-8 epoch 学习率为 1e-6 ，权重衰减为 1e-3 标签预处理过程： for i in range(length 模型1 二次元数据集微调的 CLIP 模型2
1.3K40编辑于 2023-05-20 - 来自专栏我爱计算机视觉
CLIP再创辉煌！西南交大&MSRA提出CLIP4Clip，进行端到端的视频文本检索！
2） 基于CLIP的大规模视频文本数据集的后预训练如何影响性能？ 3） 对视频帧之间的时间依赖性建模的实用机制是什么？ 4） 该模型对视频文本检索任务的超参数敏感性。 3） 基于强大的预训练CLIP，对于小数据集，最好不要引入新参数，对视频帧采用平均池化机制；对于大数据集，最好引入更多参数，以学习大型数据集的时间依赖性。 4）视频文本检索中使用的CLIP是学习率敏感的。 ▊ 3. 方法 给定一组视频（或视频片段）和一组本文，模型的目标是学习函数来计算视频（或视频片段）与本文之间的相似度。 这样的二维线性模型忽略了帧之间的时间信息。 （b） 因此，作者研究了的3D线性投影，以增强时间特征提取。三维线性投影会跨时间的patch。 4.5. 2D/3D Patch Linear 从上表可以看出，3D linear在MSR-VTT和MSVD上生成的结果都比2D linear差。 ▊ 5.
2.9K40发布于 2021-11-18 - 来自专栏计算机视觉理论及其实现
clip_gradient_norms()
def clip_gradient_norms(gradients_to_variables, max_norm): clipped_grads_and_vars = [] for grad, var gradients_to_variables: if grad is not None: if isinstance(grad, ops.IndexedSlices): tmp = clip_ops.clip_by_norm max_norm) grad = ops.IndexedSlices(tmp, grad.indices, grad.dense_shape) else: grad = clip_ops.clip_by_norm
1.2K20编辑于 2022-09-04
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号