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MobileCLIP 與深度學習

CLIP 模型、MobileCLIP 部署與電腦視覺套件。

🎯 MobileCLIP 完整指南

學習與使用

核心特點:

  • 輕量化 CLIP 模型
  • 適合移動設備部署
  • 多模態(圖像+文字)
  • 零樣本分類能力

📱 Mobile 部署

Android 部署

部署流程:

  1. 模型轉換(ONNX/TFLite)
  2. Android 整合
  3. 性能優化
  4. 實際應用案例

🛠️ 電腦視覺工具

Supervision 套件

功能特點:

  • 物件偵測後處理
  • 物件追蹤
  • 標註工具
  • 視覺化工具

💡 CLIP 技術詳解

CLIP 原理

  1. 對比學習

    • 圖像-文字配對
    • 大規模預訓練
    • 零樣本遷移學習
  2. 架構設計

    • Image Encoder (Vision Transformer)
    • Text Encoder (Transformer)
    • 對比損失函數

MobileCLIP 優化

  1. 模型壓縮

    • 知識蒸餾
    • 網路架構搜索(NAS)
    • 量化技術
  2. 性能優化

    • 減少參數量
    • 降低計算複雜度
    • 保持準確度

🚀 實戰應用

零樣本分類

# 圖像分類(無需訓練)
texts = ['a photo of a cat', 'a photo of a dog']
predictions = model.predict(image, texts)

圖像檢索

# 以文搜圖
query = "red car on the street"
results = search_images(query, image_database)

物件偵測增強

# 結合 YOLO + CLIP
detections = yolo(image)
for det in detections:
    label = clip.classify(det.crop, class_names)

🔧 Supervision 實用功能

物件追蹤

  • ByteTrack
  • DeepSORT
  • 多目標追蹤

視覺化

  • Bounding Box
  • Mask
  • Trajectory
  • Heatmap

最後更新: 2025-12-01