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はじめての自然言語処理 文章ベクトル化モデルと ResNet50 で CLIP 風のモデルを作る | オブジェクトの広場
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はじめての自然言語処理 文章ベクトル化モデルと ResNet50 で CLIP 風のモデルを作る | オブジェクトの広場
今回は前回の文章ベクトル化モデルを使って CLIP 風のモデルを作ります。CLIP は画像とテキストを同じ多... 今回は前回の文章ベクトル化モデルを使って CLIP 風のモデルを作ります。CLIP は画像とテキストを同じ多次元ベクトル空間にエンコードするモデルで、テキストによる画像検索や Zero shot での画像分類が可能です。簡素化された（非公式）実装が公開されているので、日本語で動かして見ましょう。 1. はじめに 今回は前回の文章ベクトル化モデルを使って CLIP 風のモデルを作ります。CLIP1 は OpenAI が発表した画像とテキストを同一多次元ベクトル空間にエンコードするモデルで、テキストによる画像検索や Zero shot での画像分類が可能です。 オリジナルの CLIP は (画像,テキスト) の 4 億ペアを使い、バッチサイズ 32,768 でスクラッチから学習したようなので、とても Colab では動かせません。また公式実装2も公開されていますが、こちらは事前学習済みのモデル
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