机器学习笔记 - 使用CLIP在没有数据的情况下创建图像分类器

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了机器学习笔记 - 使用CLIP在没有数据的情况下创建图像分类器。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

        想象一下,如果我们现在需要对人们是否戴眼镜进行分类,但您没有数据或资源来训练自定义模型。该怎么办?这里我们了解如何使用预先训练的 CLIP 模型来创建自定义分类器,而无需任何培训。这种方法称为零样本图像分类,它可以对原始 CLIP 模型训练期间未明确看到的类别图像进行分类。

一、CLIP理论背景

        CLIP(对比语言-图像预训练)模型由OpenAI开发,是一种多模态视觉和语言模型。它将图像和文本描述映射到相同的潜在空间,从而允许它确定图像和描述是否匹配。CLIP 采用对比方式进行训练,以预测哪些字幕对应于来自互联网的超过 4 亿个图像文本对的数据集中的哪些图像。令人难以置信的是,由预训练的 CLIP 生成的分类器被证明可以实现与监督模型基线竞争的结果,这里我们将利用这个预训练的模型来生成眼镜检测器。

        CLIP 模型由图像编码器和文本编码器组成(下图)。在训练期间,通过图像编码器(ResNet 变体或 ViT)处理一批图像以获得图像表示张量(嵌入)。同时,它们对应的描述通过文本编码器(Transformer)进行处理,得到文本嵌入。CLIP 模型经过训练可以预文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-632083.html

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