- 2024-11-21LLM2CLIP：使用大语言模型提升CLIP的文本处理，提高长文本理解和跨语言能力
在人工智能迅速发展的今天，多模态系统正成为推动视觉语言任务前沿发展的关键。CLIP（对比语言-图像预训练）作为其中的典范，通过将文本和视觉表示对齐到共享的特征空间，为图像-文本检索、分类和分割等任务带来了革命性突破。然而其文本编码器的局限性使其在处理复杂长文本和多语言任务时
- 2024-11-19CLIP图像识别算法详解
CLIP图像识别算法详解目录引言CLIP算法概述2.1基于Transformer架构2.2多模态预训练模型2.3跨模态表示学习工作原理3.1维度嵌入：文本与图像编码3.2对比性学习3.3输入两个相关/不相关的文本和图片对3.4计算它们之间的相似度预训练阶段4.1使用大量数据
- 2024-11-18【图像去噪】论文复现：CLIP用于图像去噪提升泛化性！CLIPDenoising的Pytorch源码复现，跑通CLIPDenoising全流程，图文结合，网络结构梳理和拆解，对应源码注释！
请先看【专栏介绍文章】：【图像去噪（ImageDenoising）】关于【图像去噪】专栏的相关说明，包含适配人群、专栏简介、专栏亮点、阅读方法、定价理由、品质承诺、关于更新、去噪概述、文章目录、资料汇总、问题汇总（更新中）完整代码和训练好的模型权重文件下载链接见本文底部，订阅专
- 2024-11-14探索视频编辑的无限可能：揭秘Python的MoviePy库
文章目录探索视频编辑的无限可能：揭秘Python的MoviePy库第一部分：背景介绍第二部分：MoviePy是什么？第三部分：如何安装MoviePy？第四部分：简单库函数使用方法第五部分：实际应用场景第六部分：常见问题及解决方案第七部分：总结探索视频编辑的无限可能：揭秘Python的MoviePy库第一
- 2024-11-12解锁视觉-文本双编码：CLIP类似模型的多GPU训练
UnlockingVision-TextDual-Encoding:Multi-GPUTrainingofaCLIP-LikeModelROCmBlogs2024年4月24日，由SeanSong撰写。在本博客中，我们将构建一个类似CLIP的视觉-文本双编码器模型，并在AMDGPU上使用ROCm对其进行微调，使用COCO数据集。这项工作受到CLIP原理和HuggingF
- 2024-11-12模态内重叠优化，简单有效的CLIP微调方法 | BMVC'24 Oral
来源：晓飞的算法工程笔记公众号，转载请注明出处论文:CLIPAdaptationbyIntra-modalOverlapReduction论文地址：https://arxiv.org/abs/2409.11338创新点提出一种基于轻量级适配的新方法，直接在图像空间中减少CLIP中的模态内重叠（IMO）。新特征与任何利用缓存模型的无训练
- 2024-11-11【论文系列】之 ---- CLIP
CLIP（ContrastiveLanguage-ImagePre-Training）从名字显而易见：语言-图像，预训练，主要用于学习图像该模型的核心思想是使用大量图像和文本的配对数据进行预训练，以学习图像和文本之间的对齐关系CLIP模型有两个模态，一个是文本模态，一个是视觉模态，包括两个主要部分内容该模型的核心思
- 2024-11-11CLIPFit：不绕弯子，直接微调比提示微调和适配器微调更好 | EMNLP'24
来源：晓飞的算法工程笔记公众号，转载请注明出处论文:Vision-LanguageModelFine-TuningviaSimpleParameter-EfficientModification论文地址：https://arxiv.org/abs/2409.16718论文代码：https://github.com/minglllli/CLIPFit创新点提出了一种CLIPFit方法以高效地微
- 2024-11-10ComfyUI共享模型
在你的包中找到这个文件，在ComfyUI文件夹中能够找到。注意：更改的文件为你想要被共享的。把后面的example删除保存，使其成为yaml文件。找不到的话请使用文件拓展名查看。打开文件，找到下面这些内容。把这里需要的路径注释给去除了。#comfyui这个前面的也要去了。这个的base_p
- 2024-11-07zero-shot、one-shot、few-shot
总结对比 zero-shot是一种机器学习方法，指的是模型能够处理从未在训练数据中见过的任务或类别，即模型在面对新任务时不需要额外的训练和微调也能做出合理的决策。以视觉场景为例，如CLIP（ContrastiveLanguage-ImagePre-Training），它将图像和文本嵌入到同一个语义空间中，使得模型能
- 2024-10-29GeoChat论文阅读
GeoChat任务图像级对话任务在此任务中，GeoChat处理图像和用户文本查询，利用图像的全局上下文执行对话的任务。区域级对话任务在图像输入中向GeoChat提供空间框位置(b)，指导模型关注图像中的特定区域，执行区域级的对话任务。具体化对话任务通过使用特殊的标记，引导GeoChat
- 2024-10-29ClearCLIP：倒反天罡，删除两个组件反而可以提升密集预测性能 | ECCV'24
来源：晓飞的算法工程笔记公众号，转载请注明出处论文:ClearCLIP:DecomposingCLIPRepresentationsforDenseVision-LanguageInference论文地址：https://arxiv.org/abs/2407.12442论文代码：https://github.com/mc-lan/ClearCLIP创新点发现两个关键因素在将CLIP适配密
- 2024-10-28PromptKD：视觉语言模型的无监督提示提取
PromptKD：视觉语言模型的无监督提示提取快速学习已成为增强视觉语言模型（VLM）的一种有价值的技术，例如用于特定领域下游任务的CLIP。现有的工作主要集中在设计各种学习形式的提示，忽视了提示作为从大型教师模型中学习的有效蒸馏器的潜力。介绍了一种无监督的领域提示蒸馏框架，旨在通
- 2024-10-26基于CLIP的关键帧选择策略
基于CLIP的关键帧选择策略：原理这种方法将整个视频划分为多个片段（clips），并从每个片段中提取能够代表该片段的关键帧。具体过程如下：使用CLIP提取特征：第一步是使用CLIP模型对视频的第一帧进行编码，生成特征向量，该向量包含了该帧的高级语义信息。CLIP能够将图像的视觉内容压缩为
- 2024-10-25DA-CLIP-universal-image-restoration代码详解
DA-CLIP-universal-image-restoration代码详解创建模型model=create_model(opt)device=model.devicecreat_model最终指向ConditionalUNet类，类的主要结构如下：classConditionalUNet(nn.Module):def__init__(self,in_nc,out_nc,nf,ch_mult=[1,
- 2024-10-24【有啥问啥】CLIP Adapter：提升视觉语言模型性能的利器
CLIPAdapter：提升视觉语言模型性能的利器1.引言在视觉语言预训练领域，CLIP（ContrastiveLanguage-ImagePre-training）模型凭借其强大的跨模态表征能力，在多个任务上取得了显著成果。然而，如同其他预训练模型一样，CLIP在特定任务或领域上的性能仍有提升空间。为了应对这一挑战
- 2024-10-21【验证码识别专栏】大炮打麻雀 — CLIP 图文多模态模型，人均通杀 AIGC 六、九宫格验证码
前言近期有粉丝私信，不知道如何训练某讯系点选验证码，之前星球群也有不少粉丝讨论相关问题，为满足粉丝们的需求，本文将对这型验证码的训练进行讲解，文末可以下载相关的工具，包括文章配套标注工具+文章配套训练代码+部分学习数据集（少量类目，仅供学习使用，不设计成品）+六宫格推理比
- 2024-10-16手风琴、轮播图案例
摸鱼时，水一篇博客咯~~~分享两个小案例！！！！！！！！！！！！前言手风琴：仿王者荣耀做的一个小案例，结合JQuery.js轮播图：仿华泰保险官网首页图做的小案例，结合ant-design-vue轮播图使用一、手风琴效果图代码<!DOCTYPEhtml><htmllang="en"><head><metacharset="UTF-8"><metaname=
- 2024-10-15前沿多模态论文 EI-CLIP 解读
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- 2024-10-13图像文本对比模型实践——CLIP——2021
图像文本对比模型实践——CLIP——20211.论文启发点详细内容（文+图）clip原理的极简版：用图像编码器把图像编码成向量a；用文本编码器把文本编码成向量b；计算a·b，如果a和b来自一对儿配对的图和文字，则让a·b向1靠近；如果a和b来自不配对儿的图和文字，则让a·b向
- 2024-10-10ArcGIS面要素抠洞
需求：在下图黄色数据的绿色高亮部分挖个洞 我之前一直用的工具箱里的clip工具，不过clip工具适用于图层之间的叠加分析，如果只是想把单个图层里的某个要素扣个洞，确实不适合用工具箱里的clip，因为没必要因为这个再去专门弄个图层。 这时候需要用到的是编辑器里的clip，首先需要在想要
- 2024-10-09论文阅读5——CORA：采用CLIP进行开放式词汇检测，结合区域提示和锚点预匹配
论文原文地址：CVPR2023OpenAccessRepository开源代码：https://github.com/tgxs002/CORA目录论文翻译摘要：1介绍2相关工作3方法3.1总述3.2区域提升3.3 锚点预匹配4实验4.1数据集&训练&评估4.2实施细节4.3 与最先进方法的比较4.4.区域激励的有效性4
- 2024-10-07Python音视频编辑库：moviepy
Moviepy可以进行视频剪辑、合并、转码以及添加各种效果等操作。读取文件frommoviepy.editorimportmpclip=mp.VideoFileClip('video.mp4')print(clip.size)#获取分辨率print(clip.duration)#获取总时长视频剪辑clip.subclip(10,20)#剪切10s-20sclip.write_vid
- 2024-09-30[vue] vue3封装clip动画, 实现元素的国度效果
import{nextTick}from"vue";//数据类型functiongetDataType(){returnObject.prototype.toString.call(arguments[0]).slice(8,-1).toLowerCase();}/****@param{*}els单元素节点或者元素节点集合*@param{*}fn数据变更的函数,通过调用函数导致
- 2024-09-27manim边学边做--图形间集合关系
几何图形间的集合关系，是数学和几何学中的一个基本概念，通过计算不同形状（如圆形、矩形、三角形等）的交集和并集等关系，可以实现复杂的图形处理和视觉效果。manim中提供了4种计算几何形状间集合关系的模块：Difference：从形状A中减去与形状B相交的部分Exclusion：减去形状A和形状B相交