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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 。
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。
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。
CLIP Models are Few-shot Learners 这篇文章对CLIP进行了更加深入的探索，包括如何利用CLIP通过zero-shot、few-shot的方式解决VQA任务、图文蕴含任务。
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？
CLIP 一个最重要的能力就是可以实现 zero-shot 分类，在之前的分类模型中（如ResNet），训练1000个类别，预测就是这1000个类别的概率，无法拓展，新增类别还得重新训练重新标注太麻烦了。CLIP就把图像数据做成预训练模型，直接实现零样本分类，有新的类别来了，也不需要进行再次训练，利用文本的 …
CLIP推理过程（以分类任务为例）？ 核心思想：通过计算文本和图像向量之间的余弦相似度来生成预测 以图片分类任务为例 imagenet上类别标签都是单词，先把他通过模板处理成句子。比如说有1k个类别，那就有1k个句子 然后把这些句子过text encoder，得到1k个的文本embedding 任意输入一张图 …
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？
CLIP (Contrastive Language-lmage Pre-training) CLIP是由OpenAl提出的多模态对比学习模型通过400万组互联网图文对预训练，学习图像与文本的联合语义空间。 其核心架构为双塔编码器: 图像编码器 (如ViT或ResNet)提取视觉特征，文本编码器 (Transformer)提取语言特征，最终通过对比损失函数对齐 …
13 thg 6, 2023 · 分词器。 文本提示首先由 CLIP 标记器 进行标记化。 CLIP是由Open AI开发的深度学习模型，用于生成任何图像的文本描述。 Stable Diffusion v1使用CLIP的分词器。 令牌化（Tokenization） 是计算机理解单词的方式。 我们人类可以阅读单词，但计算机只能读取数字。
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