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- 【小白】一文读懂CLIP图文多模态模型 - CSDN博客
CLIP（Contrastive Language-Image Pre-Training）模型是一种多模态预训练神经网络，由OpenAI在2021年发布，是从自然语言监督中学习的一种有效且 可扩展 的方法。
- CLIP (Contrastive Language-Image Pretraining), Predict the most . . .
CLIP (Contrastive Language-Image Pre-Training) is a neural network trained on a variety of (image, text) pairs It can be instructed in natural language to predict the most relevant text snippet, given an image, without directly optimizing for the task, similarly to the zero-shot capabilities of GPT-2 and 3
- 神器CLIP：连接文本和图像，打造可迁移的视觉模型 - 知乎
与CV中常用的先预训练然后微调不同，CLIP可以直接实现zero-shot的图像分类，即不需要任何训练数据，就能在某个具体下游任务上实现分类， 这也是CLIP亮点和强大之处。 用CLIP实现zero-shot分类很简单，只需要简单的两步：
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- 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 。 1 CLIP 模型概述
- CLIP: Connecting text and images - OpenAI
We’re introducing a neural network called CLIP which efficiently learns visual concepts from natural language supervision CLIP can be applied to any visual classification benchmark by simply providing the names of the visual categories to be recognized, similar to the “zero-shot” capabilities of GPT-2 and GPT-3
- 经典多模态模型CLIP - 直观且详尽的解释 - 知乎
在本文中，您将了解“contrastive language-image pre-training”（CLIP），这是一种创建视觉和语言表示的策略，效果非常好，可用于制作高度特定且性能卓越的分类器，而无需任何训练数据。 本文将介绍其理论，CLIP 与更传统的方法有何不同，然后逐步介绍其架构。
- 理解 OpenAI 的 CLIP 模型 - IcyFeather233 - 博客园
CLIP，即 Contrastive Language-Image Pre-training，对比语言-图像预训练，是一种从自然语言监督中学习的高效方法，于 2021 年在论文 Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision 中被引入。
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