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微软Florence-2官宣开源#xff0c;一统视觉基础模型#xff01;华人团队联手打造
自监督学习修炼之MoCov1与MoCov2 - 知乎 CLIP图像编码resnet50和transformer区别
CLIP (Contrastive Language-Image Pre-training) 是一个结合了图像和文本的跨模态…参考网站
微软Florence-2官宣开源一统视觉基础模型华人团队联手打造
自监督学习修炼之MoCov1与MoCov2 - 知乎 CLIP图像编码resnet50和transformer区别
CLIP (Contrastive Language-Image Pre-training) 是一个结合了图像和文本的跨模态预训练模型它通过对比学习的方式使模型学会将图像与相关的描述性文本对齐。在 CLIP 中图像编码器可以采用不同的架构包括基于ResNet50或Transformer的设计。
ResNet50作为图像编码器
ResNet50是深度残差网络的一种变体包含50层其核心特点是使用残差块来解决深层神经网络中的梯度消失和爆炸问题。在CLIP中ResNet50通常被用来提取图像特征。它是一个卷积神经网络CNN擅长捕捉局部特征并进行层次化的抽象表示尤其适合于图像识别和分类任务。
Transformer作为图像编码器ViT, Vision Transformer
ViT是一种将Transformer应用于图像领域的结构它首先将图像分割成一系列固定大小的 patches然后将这些patches线性投影为向量序列并加上位置编码以便模型理解patch之间的相对或绝对位置关系。在CLIP中如果使用Transformer作为图像编码器它可以提供全局注意力机制即每个patch都能够与图像中其他所有patch相互作用这样模型可以从全局视角捕获上下文信息而不仅仅是局部特征。与ResNet相比Transformer在处理长距离依赖时具有优势但可能需要更多的计算资源和更大的数据集来训练以达到最佳性能。
总结来说在CLIP中ResNet50图像编码器更侧重于局部特征表达适合于计算机视觉传统任务而Transformer如ViT图像编码器则能够从全局视角捕捉图像特征这在处理需要理解和推理全局语境的任务时可能更为有效。
七.GLIP:
在计算机视觉和自然语言处理领域grounding接地这个概念最早源于认知科学它是指符号或词语与现实世界实体或概念之间的对应关系即词汇或表述与它们所指代的对象或事件建立起联系的过程。在人工智能中grounding意味着模型需要理解文本中的描述并将其准确地映射到视觉场景中的相应元素上。
在GLIPGrounded Language-Image Pre-training模型中grounding这一名词的引用更加直接它特指模型能够将文本指令或问题与图像中的特定区域即像素级相关联的能力。GLIP通过预训练来学习语言和图像之间的这种精准对应关系使得模型在面对下游任务如图像标注、视觉问答等时能够有效地将文本信息与图像中的对象、动作或场景属性精确匹配也就是所谓的“视觉-语言对齐”Visual-Linguistic Alignment或“定位语义”Phrase Grounding。
十分钟解读GLIPGrounded Language-Image Pre-training - 知乎
多模态问答模型论文大全
GitHub - BradyFU/Awesome-Multimodal-Large-Language-Models: :sparkles::sparkles:Latest Papers and Datasets on Multimodal Large Language Models, and Their Evaluation.
八. SAM
SAM模型详解 - 知乎
Segment Anything | Meta AI
GitHub - IDEA-Research/Grounded-Segment-Anything: Marrying Grounding DINO with Segment Anything Stable Diffusion BLIP - Automatically Detect , Segment and Generate Anything with Image and Text Inputs
自动标注
使用Segment Anything(SAM)模型进行自动标注_咚咚锵咚咚锵的博客-CSDN博客
https://github.com/IDEA-Research/Grounded-Segment-Anything
SAM小模型
https://github.com/ChaoningZhang/MobileSAM
九.TAM
