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 …
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 …
如何评价OpenAI最新的工作CLIP：连接文本和图像，zero shot效果 …
从检索这个角度来看，CLIP的zero shot其实就是把分类问题转化为了检索问题。 总结来看，CLIP能够zero shot识别，而且效果不错的原因在于： 1、训练集够大，zero shot任务的图 …
视觉语言模型中的CLIP及同类的方法，都有哪些优势和局限？
与 CLIP 相比，DeGLA 展示了 8.8% 的平均性能提升，表明我们的方法通过局部和全局对齐策略更有效地利用了困难负样本。 得益于本研究生成的多样化负样本以及采用基于图像和文本的局 …
想问一下摄影师们，文件夹里面CLIP、GENERAL、SUB、THMBNL …
THMBNL 这个文件夹放的应该是索尼拍的视频的截图 每个视频在相机里预览的那张图就存在这个文件夹 如果从电脑上删除了视频 没有去删除这张图片的话 相机上就会显示？ 文件无法显示 …
为什么Clip可以用于zero shot分类？ - 知乎
在CLIP的实验过程中，它从没有用ImageNet这个经典分类数据集上的数据做训练，但是在测试中，它却能达到和用了ImageNet做训练集的ResNet架构模型比肩的效果。 在我个人看来，CLIP …
多模态大模型是否一定要用CLIP作为Vision encoder？ - 知乎
Jun 28, 2025 · CLIP 双塔架构 比如 BLIP 就是采用了VIT架构的vision encoder，但是到了BLIP2的时候，vision encoder也切换到了CLIP为基础的vision encoder。 第二个问题，“ 是否一定要基 …
CLIP的可解释性有哪些问题，及怎么应用到各种open-vocabulary任 …
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 …
如何理解应用于CLIP的对比损失函数的优化方式? - 知乎
参考资料： Transformers库CLIP训练例程 Transformer库CLIPModel源码 我想先展示一下CLIP原论文中的实现，以及较为权威的huggingface团队实现的CLIP源码，最后谈一谈自己的理解。 …
开放式耳夹耳机买前请注意！漫步者Comfo Clip实际表现如何？
咱把它挂起来 这是漫步者旗下新设计的耳夹式耳机，目前同佩戴方式的只有LolliClip，那是一款定位更高传感器更多（当然更贵）的产品，我手头的这款Comfo Clip耳机就亲民多了，300多的 …