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- 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。
- 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。
- 什么是 CLIP 模型，它为什么重要？ - 知乎
1 CLIP模型结构 CLIP 的关键思想是通过训练两个编码器（图像和文本编码器）使得相对应的图像和文本在同一潜在空间中尽可能接近，而不相关的图像和文本尽可能远离。文本经过Text Encoder得到文本的向量表示，图片经过Image Encoder得到图片的向量表示，分别通过线性投射层，投射到共同的多模态线性
- 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
CLIP这种方法的上限如何，query的数量和质量至关重要。 如果图像文本对仅仅通过搜索的方式在互联网上获取，感觉文本不太可能复杂，这个会限制CLIP的上限。 如果能找到一种获取大量图像文本对，而且文本还比较复杂，那么CLIP这种方法前景会非常不错。
- 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 。
- 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
- CLIP - 知乎
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- 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
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