|
- CLIP 模型简介 - 知乎
CLIP (Contrastive Language-Image Pre-Training) 模型 是 OpenAI 在 2021 年初发布的用于 匹配图像和文本 的 预训练 神经网络模型，是近年来多模态研究领域的经典之作。该模型直接使用 大量的互联网数据 进行预训练，在很多任务表现上达到了SOTA 。
- OpenAI 的 CLIP 有何亮点？ - 知乎
简单的说，CLIP 无需利用 ImageNet 的数据和标签进行训练，就可以达到 ResNet50 在 ImageNet数据集上有监督训练的结果，所以叫做 Zero-shot。 CLIP（contrastive language-image pre-training）主要的贡献就是 利用无监督的文本信息，作为监督信号来学习视觉特征。
- 视觉语言模型中的CLIP及同类的方法，都有哪些优势和局限？
谢邀，刚好前段时间对 CLIP及其变体BLIP BLIP2 进行了总结。 全文针对面试特点， 以提问的方式 对这些方法的特点、优势、局限进行了总结~ CLIP CLIP核心思想？ 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。
- 如何评价OpenAI最新的工作CLIP：连接文本和图像，zero shot效果堪比ResNet50？ - 知乎
从检索这个角度来看，CLIP的zero shot其实就是把分类问题转化为了检索问题。 总结来看，CLIP能够zero shot识别，而且效果不错的原因在于： 1、训练集够大，zero shot任务的图像分布在训练集中有类似的，zero shot任务的concept在训练集中有相近的；
- 漫步者耳夹式真无线蓝牙耳机Comfo Clip 是什么 . . . - 知乎
此外，漫步者Comfo Clip搭载12mm发声单元+双复合振膜，给力的硬件配置加上品牌的声学调校，使得360°环绕声场通透饱满，中频该细腻的地方细腻，低频该浑厚的地方浑厚；作为一款售价才三百出头的耳机，漫步者Comfo Clip的音质表现也让我感到惊艳：不愧是做音响
- CLIP的可解释性有哪些问题，及怎么应用到各种open-vocabulary任务上？ - 知乎
CLIP的可解释性问题 二 为什么有这些问题 1 对于相反结果，原因在于self-attention。 具体来说用原来的query和key的参数出来的特征算self-attention，最相似的token并不是本身或者相同语义区域，而是一些背景的噪声。而用value出来的特征和自己算attention就不会出现错误的关联。出现这种情况的原因主要是
- 漫步者花再zeroclip（漫步者花再Zero Clip）怎么样？体验一周优缺点测评
二：漫步者花再Zero Clip（漫步者花再zeroclip）优点 舒适佩戴体验：采用开放式设计，C型内桥使用0 6mm超细镍钛记忆钢丝，确保佩戴的舒适度和稳固性。 通过人耳样本数据精确计算出12°黄金夹角设计，使耳机稳固贴合耳部轮廓。
- CLIP - 知乎
知乎，中文互联网高质量的问答社区和创作者聚集的原创内容平台，于 2011 年 1 月正式上线，以「让人们更好的分享知识、经验和见解，找到自己的解答」为品牌使命。知乎凭借认真、专业、友善的社区氛围、独特的产品机制以及结构化和易获得的优质内容，聚集了中文互联网科技、商业、影视
|
|
|