CPE-CLIP

2024-03-10 19:52

文章标签 clip cpe

本文主要是介绍CPE-CLIP，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

在这里插入图片描述
input embeddings follow the form [ $g_1,g_2,...,g_L$ ,w]

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作者未提供代码

这篇关于CPE-CLIP的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

http://www.chinasem.cn/article/795338。 23002807@qq.com

ACL22--基于CLIP的非代表性新闻图像的多模态检测

摘要这项研究调查了假新闻如何使用新闻文章的缩略图，重点关注新闻文章的缩略图是否正确代表了新闻内容。在社交媒体环境中，如果一篇新闻文章与一个不相关的缩略图一起分享，可能会误导读者对问题产生错误的印象，尤其是用户不太可能点击链接并消费整个内容的情况下。我们提议使用预训练的CLIP（Contrastive Language-Image Pretraining）表示来捕捉多模态关系中语义不一致的程度。

利用clip模型实现text2draw

参考论文实践有数据增强的代码 import mathimport collectionsimport CLIP_.clip as clipimport torchimport torch.nn as nnfrom torchvision import models, transformsimport numpy as npimport webpfrom PIL impor

CLIP微调方法总结

文章目录前言1️⃣ Tip-Adapter论文和源码原理介绍 2️⃣Cross-modal Adaptation（跨模态适应）论文和源码原理介绍 3️⃣ FD-Align（Feature Discrimination Alignment，特征判别对齐）论文和源码原理介绍总结前言本文主要介绍和总结了三种不错的 C L I P CLIP CLIP微调方法，包括原理和思

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适应CLIP作为图像去雾的聚合指导

Adapt CLIP as Aggregation Instructor for Image Dehazing 2408.12317 (arxiv.org) 大多数去雾方法都存在感受野有限的问题，并且没有探索视觉-语言模型中蕴含的丰富语义先验，这些模型已在下游任务中被证明是有效的。本文介绍了CLIPHaze，这是一个开创性的混合框架，它通过结合Mamba的高效全局建模能力与CLIP

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多模态大模型源码阅读 - 语言模型篇（1）吐槽今日心得MQwen.py 吐槽想要做一个以Qwen-7B-Insturct为language decoder, 以CLIP-VIT-14为vision encoder的image captioning模型，找了很多文章和库的源码，但是无奈都不怎么看得懂，刚开始打算直接给language decoder加上cross attent

clip-path实现图片边角的裁剪

img {clip-path: polygon(0 7px,7px 0,calc(100% - 20px) 0,100% 20px,100% 100%,16px 100%,0 calc(100% - 16px));} 每一个逗号隔开的就是路径坐标左上角的两个点 0 7px ，7px 0 右上角 calc(100% - 20px) 0,100% 20px 相当于通过这些点练成的线的圈起来的部分

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CLIP-VIT-L + Qwen 多模态学习笔记 -3

多模态学习笔记 - 3 参考repo:WatchTower-Liu/VLM-learning; url: VLLM-BASE 吐槽今天接着昨天的源码继续看，黑神话：悟空正好今天发售，希望广大coder能玩的开心~ 学习心得前情提要详情请看多模态学习笔记 - 2 上次我们讲到利用view()函数对token_type_ids、position_ids进行重新塑形，确保这些张量的最后

使用AGG里面的clip_box函数裁剪画布, 绘制裁剪后的图形

// 矩形裁剪图片, 透明void agg_testImageClipbox_rgba32(unsigned char* buffer, unsigned int width, unsigned int height){// ========= 创建渲染缓冲区 =========agg::rendering_buffer rbuf;// BMP是上下倒置的，为了和GDI习惯相同，最后一个参数是

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