文件名称：CLIP（对比语言－图像预训练）是在各种（图像，文本）对上训练的神经网络。-Python开发
文件大小：3.87MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-14 09:24:48
Python Deep Learning
CLIP（对比语言－图像预训练）是在各种（图像，文本）对上训练的神经网络。 与GPT-2和3的零射功能类似，可以用自然语言指示它预测给定图像的最相关的文本片段，而无需直接针对任务进行优化。CLIP [Blog] [Paper] [Model Card ] [Colab] CLIP（对比语言－图像预训练）是在各种（图像，文本）对上训练的神经网络。 可以用自然语言指示它来预测给定图像的最相关的文本片段，而无需直接针对任务进行优化，类似于GPT-2和3的零射功能。我们发现CLIP与原始ResNet50的性能匹配在ImageNet上实现“零镜头”，而无需使用任何原始的1.28M带有标签的示例，
【文件预览】：
CLIP-main
----MANIFEST.in(42B)
----data()
--------yfcc100m.md(912B)
----tests()
--------test_consistency.py(802B)
----LICENSE(1KB)
----CLIP.png(247KB)
----clip()
--------bpe_simple_vocab_16e6.txt.gz(1.29MB)
--------clip.py(7KB)
--------__init__.py(20B)
--------model.py(17KB)
--------simple_tokenizer.py(5KB)
----requirements.txt(48B)
----setup.py(491B)
----.gitignore(105B)
----model-card.md(7KB)
----README.md(7KB)
----notebooks()
--------Prompt_Engineering_for_ImageNet.ipynb(61KB)
--------Interacting_with_CLIP.ipynb(3.14MB)