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CLIP（跨模态对比学习）技术概述
资料介绍
CLIP（Contrastive Language-Image Pretraining）是由OpenAI于2021年提出的跨模态对比学习模型，旨在通过对比学习实现文本与图像模态的语义对齐。其核心原理是通过构建大规模图文对数据集，训练模型将图像和文本映射到同一高维特征空间，使语义相似的跨模态数据在空间中距离更近，反之则距离更远。
1.图像编码器：采用改进的ResNet或Vision Transformer（ViT）架构，将输入图像转换为512维特征向量。其中ViT版本通过将图像分割为16×16像素的补丁序列，使用自注意力机制提取全局特征。
2.文本编码器：基于Transformer架构，将分词后的文本序列（如"a photo of a cat"）编码为512维特征向量，支持最长77个token的文本输入。
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| 1772255068CLIP（跨模态对比学习）技术概述.docx | 15K |
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