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CLIP再创辉煌!西南交大&MSRA提出CLIP4Clip,进行端到端视频文本检索!

在本文中,作者提出了一个CLIP4Clip 模型,以端到端方式将CLIP模型知识转移到视频语言检索中。在本文中,作者通过实验研究了以下几个问题: 1) 图像特征是否足以用于视频文本检索?...大量实验结果表明,基于CLIPCLIP4Clip模型可以在各种视频文本检索数据集上实现SOTA结果,包括MSR-VTT、MSVC、LSMDC、ActivityNet和DiDeMo。 ▊ 1....在本文中,作者利用预训练好CLIP,提出了一个名为CLIP4ClipCLIP For ** video Clip ** retrieval)模型来解决视频文本检索问题。...2) 在CLIP4Clip模型上对大规模视频文本数据集进行后预训练是必需,并且可以提高性能,特别是对于大幅度零样本预测。...为了进一步将CLIP知识迁移为视频,作者用CLIP4Clip模型在Howto100M数据集上进行了后预训练。 基于效率考虑,对视频文本数据集进行预训练是非常具有挑战性

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    CLIP-EBC:通过增强逐块分类,CLIP能够准确计数

    此外,在EBC框架基础上,我们探索了利用CLIP原始结构进行人群计数潜力,并引入了CLIP-EBC(如图1所示)。...在EBC基础上,我们提出了第一个完全基于CLIP的人群计数模型CLIP-EBC。CLIP-EBC最大限度地保留了CLIP原始结构,展示了其不仅能够估计人群规模,还能够生成详细分布密度图能力。...为此,我们引入了CLIP-EBC,这是第一个完全基于CLIP的人群计数方法,并证明了CLIP可以在尽可能保留其结构同时,准确地估计人群分布。...CLIP-EBC结构 图1展示了我们CLIP-EBC模型结构,其中包含了精细箱子{0},{1},...,{m}。...在多个数据库上实验展示了EBC和CLIP-EBC有效性。在未来,我们将研究使用CLIP-EBC来计数任何物体,以充分发挥CLIP潜力。

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    CLIP升级版Alpha-CLIP:区域感知创新与精细控制

    这一创新性突破旨在克服CLIP局限性,通过赋予其识别特定区域(由点、笔画或掩码定义)能力。...Alpha-CLIP不仅保留了CLIP视觉识别能力,而且实现了对图像内容强调精确控制,使其在各种下游任务中表现出色。...Alpha-CLIP在精确图像理解和编辑方面取得了显著进展,能够在不改变图像内容情况下识别特定区域。...然而,这些方法有时会过于依赖CLIP预训练数据集,可能引入潜在域差异。 Alpha-CLIP独特之处在于引入了额外alpha通道,使其能够在不改变图像内容情况下专注于指定区域。...在零样本实验中,Alpha-CLIP取代了CLIP,取得了在区域文本理解方面具有竞争力结果。

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    background-clip正确使用姿势

    background-clip正确使用姿势 前几天遇到一个问题:问如何通过背景色来显示相反文本颜色。...如果通过JS的话,可以灰常轻松解决这个问题,但是纯用CSS的话也不是不可能。 这就需要用到今天主角background-clip了。...background-clip是个啥 background-clip可以用来控制背景图片/颜色填充范围。...现在,我们可以通过设置background-clip来控制背景填充范围。 background-clip有效属性值 border-box 设置填充范围到border,这个也是默认选项。...做更多事 通过background-clip: text可以做很多有意思事儿,比如说渐变色文字。 结合着animation甚至可以实现动态渐变色字体。 P.S.

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    如何提升 App Clip 用户体验

    App Clip 应提供真正价值并帮助人们完成任务,请勿将它们用作广告服务或产品手段。 •设计一个线性,易于使用且集中用户界面。App Clip 不应包含标签栏,复杂导航或设置。...•确保人们可以立即使用您 App Clip。省略启动闪屏,永远不要让用户等待启动。 •确保您 App Clip 很小。您 App Clip 越小,在个人设备上启动速度就越快。...在带宽有限情况下,保持 App Clip 小巧特别重要。尽可能减少不必要代码并删除未使用资源。避免下载其他数据,这样可以消除即时性。 •使 App Clip 可共享。...当人们安装完整应用程序时,它将替换设备上 App Clip。从这一刻起,本应启动 App Clip 调用将启动整个应用程序。...为 App Clip Card 创建插图和文本 系统提供 App Clip Card 是人们与您 app clip 首次互动,因此请仔细考虑其插图和文本。

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    OpenAI CLIP 论文解读

    GiantPandaCV导语:视频内容主要是讲解 CLIP 这篇文章思路,值得一看 点击小程序卡片观看视频 视频太长不看版: CLIP 训练阶段 ?...文章作者从社交媒体上搜集了有大约4亿对数据。 CLIP 测试阶段 ? image-20210313170146896 在测试阶段,可以直接将训练好CLIP用于其他数据集而不需要finetune。...可以看到随着变种版本难度增大,ResNet101分类精度愈来愈差,而CLIP表现则依然很坚挺。 通过添加标签对CLIP分类效果影响 ?...,因为CLIP分类时候多了个儿童这个选项。...通过这个实验说明文本编码器部分标签文本构造对CLIP分类结果影响非常大。 总结 CLIP提供一个如何做 zero-shot 分类思路,且模型鲁棒性强。

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    background-clip正确使用姿势

    background-clip正确使用姿势 前几天遇到一个问题:问如何通过背景色来显示相反文本颜色。 如果通过JS的话,可以灰常轻松解决这个问题,但是纯用CSS的话也不是不可能。...这就需要用到今天主角background-clip了。 background-clip是个啥 background-clip可以用来控制背景图片/颜色填充范围。...现在,我们可以通过设置background-clip来控制背景填充范围。 background-clip有效属性值 border-box 设置填充范围到border,这个也是默认选项。...text 最后一个属性值,目前webkit上还没有标准版实现,只能通过-webkit-background-clip来使用。 想要看到效果,我们需要将字体颜色设为透明 or 半透明。...: text; color: transparent; filter: invert(100%); } image.png 做更多事 通过background-clip: text可以做很多有意思事儿

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    学习cssclip-path属性

    前言 通过本文学习,你将会学到 认识并学习css属性clip-path一些用法 配合过渡和动画创建好玩交互 Clip-path 认识 1....介绍 clip-path 是 CSS 一个属性,它允许你定义一个剪裁区域,用于裁剪元素显示区域。这个剪裁区域可以是基本形状、SVG 路径、或是外部图像等。...用法 clip-path 基本语法列表: 圆形(circle) clip-path: circle(radius at center); 示例: clip-path: circle(50px at 50%...因此,裁剪区域显示图像中心部分,四周有一定内边距。 3.4 多边形 (polygon) [重要] clip-path polygon 用法允许我们创建一个多边形剪切区域。...语法 clip-path: polygon(x1 y1, x2 y2, x3 y3, ...); x 和 y 坐标:可以是百分比或像素值,表示顶点位置。百分比是相对于元素尺寸。

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    每天一个小技巧:CSS clip-path 妙用 Clip Path分类Clippy

    CSS clip-path 属性是 clip 属性升级版,它们作用都是对元素进行 “剪裁”,不同clip 只能作用于 position 为 absolute 和 fixed 元素且剪裁区域只能是正方形...,而 clip-path 更加强大,可以以任意形状去裁剪元素,且对元素定位方式没有要求。...基于这样特性,clip-path 常用于实现一些炫酷动画效果。 比如: 视差广告效果: ? 实现请参考:CodePen 菜单栏弹出效果: ?...() clip-source: 通过 url() 方法引用一段 SVG 来作为剪裁路径 geometry-box: 单独使用时会将指定框边缘作为剪裁路径,或者配合 basic-shape...二、Clip Source 即通过引用一个svg clipPath 元素来作为剪裁路径。

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    【CVPR2023】Vita-CLIP:通过多模态提示视频和文本自适应CLIP

    CLIP等对比图像-文本预训练模型用于视频分类,因其成本效益和具有竞争力性能而受到关注。然而,最近在这一领域工作面临一个权衡。对预训练模型进行微调以实现强监督性能,会导致低零样本泛化。...类似地,冻结主干以保留零样本能力会导致监督精度显著下降。因此,最近文献工作通常为监督和零样本行为识别训练单独模型。本文提出一种多模态提示学习方案,在单一统一训练下平衡有监督和零样本性能。...通过这种激励方案,可以在Kinetics-600、HMDB51和UCF101上实现最先进零样本性能,同时在有监督环境中保持竞争力。...通过保持预训练主干冻结,优化了更少参数数量,并保留了现有的通用表示,这有助于实现强大零样本性能。...我们代码/模型发布在https://github.com/TalalWasim/Vita-CLIP.

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