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马里兰&NYU合力解剖神经网络,CLIP模型神经元形似骷髅头
对于大多数图像生成模型来说,会输出正面的图像。但是优化算法,可以让模型生成更多诡异、恐怖的图像。 就拿CLIP模型来说,可以衡量一段文本和一张图片的匹配...
在RefCOCO/+/g、RefitGame和Flickr30K Entities这五个主流测试基准中,我们的模型在单源和多源场景下的性能都明显优于SO...
复旦和Meta提出Open-VCLIP:兼顾时序建模与开集识别的视频理解模型
本文提出了一种新的CLIP向视频领域的迁移方法,找到模型泛化和专用化之间的平衡,让模型既能识别微调时已经见过的动作和事件,又能够借助CLIP的零样本识别...
Active Learning主动学习是机器学习 (ML) 的一个研究领域,旨在通过以智能方式查询管道的下一个数据来降低构建新机器学习解决方案的成本和时间。
LERF:当CLIP遇见NeRF!让自然语言与3D场景交互更直观
但自然语言不同,自然语言与 3D 场景交互非常直观。我们可以用图 1 中的厨房场景来解释,通过询问餐具在哪,或者询问用来搅拌的工具在哪,以这种方式就可以...
LAION全称为Large-scale Artificial Intelligence Open Network,是一家非营利组织,其成员来自世界各地,...
虽然最近关于根据文本提示生成 3D点云的工作已经显示出可喜的结果,但最先进的方法通常需要多个 GPU 小时来生成单个样本。
文中将一些经典的多模态对比学习模型中两个模态的embedding,通过降维等方法映射到二维坐标系中。
Visual recognition 模型通常只能预测一组固定的预先确定的目标类别,这限制了在现实世界的可扩展能力,因为对于新的视觉概念类别和新的任务领...
人们很容易用文字来描述类别的视觉特征,并利用这些文字描述来辅助感知,用于分类检测等各种感知任务。
因此,合适的prompt对于模型的效果至关重要。大量研究表明,prompt的微小差别,可能会造成效果的巨大差异。研究者们就如何设计prompt做出了各种...
CLIP是近年来在多模态方面的经典之作,得益于大量的数据和算力对模型进行预训练,模型的Zero-shot性能非常可观,甚至可以在众多数据集上和有监督训练媲美。
对比性图像语言预训练模型(CLIP)在近期展现出了强大的视觉领域迁移能力,可以在一个全新的下游数据集上进行 zero-shot 图像识别。
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