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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。
CLIP视觉感知还能怎么卷？模型架构改造与识别机制再升级 近年来，随着计算机视觉与自然语言处理技术的飞速发展，CLIP（Contrastive Language-Image Pre-training）模型作为一种强大的跨模态预训练模型，其应用与研究领域不断拓展。为了进一步提升CLIP模型在处理复杂任务时的效能与精度，众多研究 …
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。
华为clip音质平衡度好，操作简便易上手，不过续航较弱，需频繁充电。 不过，如果你想要一款综合表现更出色的耳夹式耳机，我推荐可以看看南卡Clip Pro。
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CLIP (Contrastive Language-Image Pre-Training) is a neural network trained on a variety of (image,…
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。
1. CLIP模型结构 CLIP 的关键思想是通过训练两个编码器（图像和文本编码器）使得相对应的图像和文本在同一潜在空间中尽可能接近，而不相关的图像和文本尽可能远离。文本经过Text Encoder得到文本的向量表示，图片经过Image Encoder得到图片的向量表示，分别通过线性投射层，投射到共同的多模态线性 …
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 …
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