Apr, 2023

RECLIP: 使用小尺寸图片训练的资源高效 CLIP

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TL;DR本文介绍了一种名为 RECLIP 的方法，其最小化了用于 Contrastive Language Image Pretraining 的计算资源，实现了高效的语言监督预训练。该方法利用小图像高效地学习大规模语言监督，并在最后使用高分辨率数据进行微调，以降低训练资源要求，并展示了与现有方法相比极具竞争力的指标表现。
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发现论文，激发创造
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    Oct, 2021

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    Aug, 2023

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    May, 2023

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    本文介绍了一种基于大规模预训练模型 CLIP 的零 - shot 基线模型 ReCLIP，包含提取物体区域和处理空间关系两个组成部分，实验结果表明相较于其他基线模型， ReCLIP 在指代理解任务上对真实图像的效果提升了 8%。

    Apr, 2022

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    Mar, 2022

  • 高效对比语言 - 图像预训练：数据质量优先于数量

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    Mar, 2024

  • RankCLIP: 语言 - 图像一致的排序预训练

    通过在大量文本图像对上进行自我监督的对比学习，RankCLIP 在扩展 CLIP 的刚性一对一匹配框架的同时，利用模态内和跨模态的排序一致性来提高对齐过程，捕捉每种模态之间和内部的细致的多对多关系，有效提升各种下游任务的性能，尤其在零样本分类方面，显著超越现有方法，突显了 RankCLIP 在进一步推进视觉语言预训练方面的潜力。

    Apr, 2024

  • 消除 CLIP 数据的神秘

    以数据筛选为核心的对比语言 - 图像预训练及元数据筛选的方法 MetaCLIP，在多个标准基准测试中优于 CLIP 以 CommonCrawl 为数据源的结果，MetaCLIP 在零样本 ImageNet 分类中达到 70.8% 的准确率，并在 1B 数据的情况下保持相同的训练预算达到 72.4% 的准确率。

    Sep, 2023

  • MobileCLIP: 多模态加强训练的快速图像 - 文本模型

    在这项研究中，我们引入了 MobileCLIP 这个新的高效图像 - 文本模型系列，通过一种名为多模态增强训练的新颖且高效的训练方法，利用图像字幕模型和一组强大的 CLIP 编码器中的知识转移，将额外的知识存储在增强数据集中而避免了训练时计算开销，从而实现了零样本分类和检索任务的新的最佳延迟 - 准确性权衡。

    Nov, 2023

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    CLIP 模型是基于文本查询的图像检索的重要进展，通过在大规模数据集上进行训练获得显著的泛化能力，实现了图像和文本的跨模态理解，促进了自然语言理解和计算机视觉的无缝集成，为多媒体应用中的信息检索提供了强大的工具。

    Jan, 2024