Advertisement

CLIP（对比语言－图像预训练）：基于多种图像和文本配对训练的神经网络-Python开发

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
简介：CLIP是一种创新的神经网络模型，通过大规模多模态数据集中的图文配对进行预训练，利用Python实现，旨在提升机器理解和生成自然语言的能力。 CLIP（对比语言－图像预训练）是在各种（图像，文本）对上训练的神经网络。与GPT-2和3的零射功能类似，可以用自然语言指示它预测给定图像的相关文本片段，而无需直接针对任务进行优化。我们发现，在ImageNet上的测试中，CLIP的表现可以与原始ResNet50相匹配，并且在实现“零镜头”效果时不需要使用任何原始1.28M带有标签的示例。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • CLIP（对比语言－图像预训练）：基于多种图像和文本配对训练的神经网络-Python开发
    优质
    简介：CLIP是一种创新的神经网络模型，通过大规模多模态数据集中的图文配对进行预训练，利用Python实现，旨在提升机器理解和生成自然语言的能力。 CLIP（对比语言－图像预训练）是在各种（图像，文本）对上训练的神经网络。与GPT-2和3的零射功能类似，可以用自然语言指示它预测给定图像的相关文本片段，而无需直接针对任务进行优化。我们发现，在ImageNet上的测试中，CLIP的表现可以与原始ResNet50相匹配，并且在实现“零镜头”效果时不需要使用任何原始1.28M带有标签的示例。
     
  • CLIP：语言与图像的对比预训练
    优质
    CLIP模型通过大量互联网文本-图像对进行训练，能够在仅使用语言指令的情况下实现高效的图像识别和理解，革新了多模态学习领域。 CLIP（对比语言－图像预训练）是一种在各种图像与文本对上进行训练的神经网络模型。它可以使用自然语言指示来预测给定图像最相关的文本片段，无需针对特定任务直接优化，类似于GPT-2和3的零射功能。我们发现，在ImageNet数据集上的“零镜头”性能方面，CLIP可以匹配原始ResNet50的表现，而不需要任何1.28M标记示例的数据训练，从而克服了计算机视觉领域中的几个主要挑战。 使用方法如下：首先安装torchvision和一些小的附加依赖项。在配备了CUDA GPU的机器上，请按照以下步骤操作： ``` conda install --yes -c pytorch pytorch=1.7.1 torchvision cudatoolkit=11.0 pip install ftfy regex tqdm pip install git+https://github.com/openai/CLIP.git ```
     
  • Python中使用PyTorch对预训练的卷积神经网络进行微调
    优质
    本教程介绍如何利用Python和PyTorch框架，针对特定任务调整已预训练的卷积神经网络参数，实现模型的快速迁移学习。 使用PyTorch微调预训练的卷积神经网络。
     
  • 卷积神经网络训练流程图
    优质
    本图展示了卷积神经网络从数据输入到模型输出的完整训练过程，包括前向传播、反向传播及参数更新等关键步骤。 所使用的方法是梯度下降（Gradient descent）：通过使loss值向当前点对应梯度的反方向不断移动来降低loss。一次移动多少是由学习速率（learning rate）来控制的。
     
  • AttnGAN 文本生成图像模型（已预训练及训练好）- Python3 版本
    优质
    AttnGAN是一款先进的Python3文本生成图像模型，已经过预训练与优化。该工具采用注意力机制增强图像细节生成能力，适用于多种应用场景。 已经配置好了预训练模型和训练好的模型，并且除了CUB-birds图像数据集外的所有元数据文件都已经下载并配置好。 对于AttnGAN: Fine-Grained Text-to-Image Generation with Attention（带有注意的生成对抗网络细化文本到图像生成）代码复现，需要安装以下环境： ``` pip install python-dateutil pip install easydict pip install pandas pip install torchfile nltk pip install scikit-image ``` 可能还需要额外安装： ``` pip install torchvision ```
     
  • 针对COCO的数据集，用于文本生成图像的FID预训练模型
    优质
    本项目提供了一个基于COCO数据集、专为文本生成图像任务优化的FID预训练模型。该模型经过大规模数据训练，能够有效提升图像合成质量与多样性。 这是针对COCO数据集文本生成图像的定量指标训练好的FID预训练模型的复现步骤。还有用于CUB-Bird数据集的FID预训练模型可供参考。
     
  • 经典的AlexNet神经网络预训练权重
    优质
    简介：本资源提供经典卷积神经网络模型AlexNet的预训练权重文件，适用于图像分类任务的迁移学习与特征提取。 经典神经网络AlexNet的预训练权重可以用于多种计算机视觉任务，提升了模型在图像分类等方面的性能。
     
  • Python-运用多种预训练的TensorFlow模型来提取图像特征
    优质
    本项目利用Python编程语言和TensorFlow框架，通过集成多种预训练模型，实现高效且准确的图像特征提取，适用于计算机视觉领域中的各类应用。 使用多种预训练的TensorFlow模型来提取图像特征。
     
  • 针对MobileNet-v2网络的Deep Learning Toolbox模型：预训练图像分类工具箱
    优质
    本简介介绍基于MobileNet-v2架构的深度学习预训练模型，适用于图像分类任务。该工具箱利用MATLAB Deep Learning Toolbox提供高效资源消耗与快速推理能力。 MobileNetv2 是一个预训练模型，在 ImageNet 数据库的一个子集上进行了训练。该模型经过超过一百万张图像的训练，并能够将这些图像分类为1000个不同的对象类别，例如键盘、鼠标、铅笔和各种动物。 要安装 MobileNetv2 模型，请在您的操作系统或 MATLAB 中打开 mobilenetv2.mlpkginstall 文件以启动安装过程。此 mlpkginstall 文件适用于 R2019a 及更高版本的软件环境。 使用示例： - 访问已训练好的模型：`net = mobilenetv2();` - 查看网络架构细节 - 读取图像用于分类：`I = imread(peppers.png);` - 调整图片大小以匹配输入尺寸：`sz = net.Layers(1).InputSize; I = I(1:sz(1),1:sz(2),1:sz(3));` - 使用 MobileNetv2 对图像进行分类：`标签 = classify(net, I);`