2024年7月20日 · To address this, we propose Sim-CLIP, an unsupervised adversarial fine-tuning method that enhances the robustness of the widely-used CLIP vision encoder against such attacks while maintaining semantic richness and specificity.

By employing a Siamese architecture with cosine similarity loss, Sim-CLIP learns semantically meaningful and attack-resilient visual representations without requiring large batch sizes or momentum encoders.

2024年7月20日 · By employing a Siamese architecture with cosine similarity loss, Sim-CLIP learns semantically meaningful and attack-resilient visual representations without requiring large batch sizes or momentum encoders.

CLIP是一个由图像编码器和文本编码器的双流网络。如果编码器是ViT(图像)或者BERT(文本), 那么<cls>位置上的嵌入向量被用作表示整个图像或文本的特征向量。

We design Sim-CLIP using a Siamese architecture combined with cosine similarity loss, enabling it to learn se-mantically meaningful and attack-resilient visual representa-tions without requiring large batch sizes of training samples or any additional momentum encoders. Our results demon-strate that VLMs enhanced with Sim-CLIP’s fine-tuned CLIP

Segment Anything Model (SAM) 和 CLIP 在各种视觉任务中取得了显著的进展，在分割和识别方面展示了卓越的泛化能力。 SAM特别是通过大规模的蒙版标签数据训练，使其能够通过交互提示适应各种下游任务。 另一方面，CLIP通过数十亿个文本-图像对的训练，使其具备了前所未有的零样本视觉识别能力。 这导致许多研究探索将CLIP扩展到检测和分割等开放词汇任务。 虽然SAM和CLIP具有相当的优势，但它们的原始设计也存在固有的局限性。 例如，SAM缺乏识别其识别 …

使用 CLIP 计算两幅图像之间的相似度是一个简单的过程，只需两步即可实现：首先，提取两幅图像的特征，然后计算它们的余弦相似度。 请确保您已安装必要的软件包。 建议设置并使用虚拟环境： 使用提供的示例和两个相似图像，获得的相似度分数高达 96.4%，令人印象深刻。 使用 DINOv2 计算两个图像之间的相似度的过程与 CLIP 的过程类似。 要更深入地了解 DINOv2，您可以探索这个故事。 使用 DINOv2 需要与前面提到的相同的软件包集，而不需要任何额外的安 …

2021年10月22日 · EASY TO USE - With this high quality SIM card tool, you can easily open, eject, insert and remove your smartphone or tablet's SIM card tray. It is a great eject tool replacement for any original or lost reset pin. This iPhone SIM chip tool is also a top rated CD and SD card ejector tool or sim injector tool.

2023年6月8日 · CLIP(Contrastive Language-Image Pre-Training，以下简称 CLIP) 模型是 OpenAI 在 2021 年初发布的用于匹配图像和文本的预训练神经网络模型，可以说是近年来在多模态研究领域的经典之作。

Sim-CLIP: Unsupervised Siamese Adversarial Fine-Tuning for Robust and Semantically-Rich Vision-Language Models. Md Zarif Hossain, Ahmed Imteaj; Southern Illinois University, SPEED Lab; arXiv 2024; Adversarial Prompt Tuning for Vision-Language Models. Jiaming Zhang, Xingjun Ma, Xin Wang, Lingyu Qiu, Jiaqi Wang, Yu-Gang Jiang, Jitao Sang