Как CLIP может быть использован для решения проблем, связанных с созданием и адаптацией моделей в области компьютерного зрения?

CLIP (Contrastive Language–Image Pretraining) может быть использован для решения различных проблем, связанных с созданием и адаптацией моделей в области компьютерного зрения, благодаря своим возможностям сопоставлять изображения и текстовые описания без явной разметки. habr.com

Некоторые области применения CLIP:

• Классификация изображений. viso.ai Модель может классифицировать объекты, отсутствующие в обучающей выборке (zero-shot обучение). habr.com Например, загрузив изображение ёжика, CLIP «понимает», что это «животное с иголками», даже если таких примеров не было в обучающих данных. habr.com
• Генерация подписей к изображениям. viso.ai CLIP может генерировать подписи, описывающие содержание и контекст изображения. viso.ai Это полезно, например, в вспомогательных технологиях для людей с нарушениями зрения или для улучшения контента для поисковых систем. viso.ai
• Семантический поиск и извлечение изображений. viso.ai Пользователи могут вводить запросы на естественном языке, а модель CLIP будет извлекать изображения, наиболее соответствующие текстовым описаниям. viso.ai
• Модерация контента. viso.ai CLIP может помогать в процессе модерации контента, обнаруживая и отмечая вредный контент на основе критериев естественного языка. viso.ai
• Расшифровка размытых изображений. viso.ai В сценариях с ухудшенным качеством изображения, таких как кадры видеонаблюдения или медицинские изображения, CLIP может предоставлять ценную информацию, интерпретируя доступную визуальную информацию в сочетании с соответствующими текстовыми описаниями. viso.ai