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什么是in-the-wild image(野生图像)?怎么更好的利用这些图像(通过BLIP)

in-the-wild image中文说法叫做野生图像

没有在训练集中出现的,随便的一个图像,而不是像imageNet这种有标签的图像,比如网上随便找的一张图像都可以称为in-the-wild image

怎么利用这些in-the-wild image?

有一种做法是将这些image输入进off-the-shelf captioning tool(例如BLIP)然后进行过滤,从而得到这个图像的文本标题,从而更进一步提升模型的性能。例如:

  • When StyleGAN Meets Stable Diffusion: a W+ Adapter for Personalized Image Generation
  • 【ICML 2022】BLIP + Bootstrapping Language-Image Pre-training for Unified Vision-Language Understanding and Generation

BLIP的思想:

大规模图文数据从网上爬下来的,非常Noisy BLIP论文指出,使用Noisy的数据集去预训练效果不佳,不是最优解,BLIP论文提出Captioner和Filter 模块: Captioner:给定任意一张图片,模型可以生成一些描述,从而得到大量的合成成对数据。 Filter:把图像和文本不匹配的对从数据集里删掉。


http://www.mrgr.cn/news/16312.html

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