Contrastive Language-Image Pretraining (CLIP): differenze tra le versioni
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Un modello di rete neurale pubblicato da OpenAI nel Febbraio 2021 che permette la classificazione zero-shot di immagini senza un apprendimento supervisionato in cui, attraverso fine-tuning, viene aggiunto un layer di classificazione a un modello pre-addestrato com per esempoio ResNet-50. | Un modello di rete neurale pubblicato da OpenAI nel Febbraio 2021 che permette la classificazione zero-shot di immagini senza un apprendimento supervisionato in cui, attraverso fine-tuning, viene aggiunto un layer di classificazione a un modello pre-addestrato com per esempoio ResNet-50. | ||
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|description=CLIP è un modello di rete neurale sviluppato da OpenAI che permette la classificazione zero-shot di immagini. Pubblicato nel 2021, CLIP non richiede apprendimento supervisionato e utilizza un layer di classificazione aggiunto a un modello pre-addestrato come ResNet-50. Scopri di più su CLIP e le sue applicazioni. | |||
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Versione attuale delle 13:33, 17 ago 2024
| Contrastive Language-Image Pretraining (CLIP) | |
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| Nome Inglese | Contrastive Language-Image Pretraining |
| Sigla | CLIP |
| Anno Di Creazione | 2021 |
| Pubblicazione | Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision |
| URL | https://openai.com/research/clip |
| Topic | classificazione, immagini |
Un modello di rete neurale pubblicato da OpenAI nel Febbraio 2021 che permette la classificazione zero-shot di immagini senza un apprendimento supervisionato in cui, attraverso fine-tuning, viene aggiunto un layer di classificazione a un modello pre-addestrato com per esempoio ResNet-50.
Stable Diffusion ne utilizza il tokenizer.
Links
Paper
Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision
Altri
https://github.com/openai/CLIP
https://openai.com/research/clip
https://huggingface.co/docs/transformers/model_doc/clip