CLIP — Contrastive Language-Image Pretraining
CLIP (Contrastive Language-Image Pretraining) és un model de visió i llenguatge introduït per Radford et al. a OpenAI el 2021 que aprèn conjuntament representacions alineades d'imatges i text entrenant sobre 400 milions de parells d'imatge-text obtinguts d'Internet mitjançant un objectiu contrastiu, cosa que permet la transferència zero-shot a tasques de classificació d'imatges sense cap ajustament específic de la tasca.
Llegeix el mètode complet
Inicia la sessió amb un compte gratuït per llegir aquesta secció.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Fonts
- Radford, A., Kim, J. W., Hallacy, C., Ramesh, A., Goh, G., Agarwal, S., Sastry, G., Askell, A., Mishkin, P., Clark, J., Krueger, G., & Sutskever, I. (2021). Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision. Proceedings of the 38th International Conference on Machine Learning, PMLR 139, 8748–8763. link ↗
- Radford, A., et al. (2021). Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision. arXiv:2103.00020. link ↗
- Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning. MIT Press. ISBN: 978-0-262-03561-3
Com citar aquesta pàgina
ScholarGate. (2026, June 3). Contrastive Language-Image Pretraining. ScholarGate. https://scholargate.app/ca/deep-learning/clip
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- ResNet (Residual Network)Aprenentatge profund↔ compare
- Vision TransformerAprenentatge profund↔ compare
Citat per
Has vist cap problema en aquesta pàgina? Informa'n o suggereix una correcció →