本项目介绍了开放项目SAM，这是一个结合了CLIP和SAM模型的框架，用于提高图像分割和识别的能力。CLIP模型是一种基于对比学习的神经网络模型，用于学习图像和文字之间的关系，而SAM模型则是一种序列建模方法，用于对...

最近，研究人员提出了一种名为CLIP-DINOiser的新方法，它将CLIP模型的零样本能力与自监督特征相结合，从而实现了更好的语义分割，无需标注。CLIP-DINOiser方法使用了自监督任务DINO来学习图像特征，并将其与CLIP模型...

视觉-语言模型如CLIP在许多任务中表现出色，但在图像修复方面却面临一些挑战。因此，一项新的项目引入了DA-CLIP模型，该模型优化了CLIP的工作方式，使其更好地处理这些任务，从而带来更清晰的图像重建。DA-CLIP模型...

联合嵌入模型将两种数据类型整合到一个空间中。CLIP是将图像和文本结合的热门方法之一。近期，谷歌研究员提出了一个表现优秀并且基于视觉变压器的Sigmoid CLIP模型。他们现在已经发布了关于模型的更多信息，并更新了...

本研究公开了一个新的模型-DFER-CLIP，该模型对CLIP模型进行了改进，专门用于识别现实世界中变化的面部表情。CLIP模型是一个多模态的人工智能模型，它能够理解图像和文本之间的关系。这个新的DFER-CLIP模型，通过增...

该项目引入了一种搜索图像的方法，该图像看起来像给定的图片，但是在标题中描述了变化。它使用了增加了特殊技巧的CLIP模型。该方法在FashionIQ和CIRR等流行的图像搜索数据集上表现更好。CLIP模型是一个多模态视觉模...