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:
- 模型轉換(ONNX/TFLite)
- Android 整合
- 性能優化
- 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
-
對比學習
- 圖像-文字配對
- 大規模預訓練
- 零樣本遷移學習
-
架構設計
- Image Encoder (Vision Transformer)
- Text Encoder (Transformer)
- 對比損失函數
MobileCLIP 優化
-
模型壓縮
- 知識蒸餾
- 網路架構搜索(NAS)
- 量化技術
-
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