CLIP (Contrastive Language-Image Pre-Training) 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，是近年来多模态研究领域的经典之作。该模型直接使用 大量的互联网数据 进行预训练，在很多任务表现上达到了SOTA 。 CLIP这种方法的上限如何，query的数量和质量至关重要。 如果图像文本对仅仅通过搜索的方式在互联网上获取，感觉文本不太可能复杂，这个会限制CLIP的上限。 如果能找到一种获取大量图像文本对，而且文本还比较复杂，那么CLIP这种方法前景会非常不错。 简单的说，CLIP 无需利用 ImageNet 的数据和标签进行训练，就可以达到 ResNet50 在 ImageNet数据集上有监督训练的结果，所以叫做 Zero-shot。 CLIP（contrastive language-image pre-training）主要的贡献就是 利用无监督的文本信息，作为监督信号来学习视觉特征。 在CLIP的实验过程中，它从没有用ImageNet这个经典分类数据集上的数据做训练，但是在测试中，它却能达到和用了ImageNet做训练集的ResNet架构模型比肩的效果。 在我个人看来，CLIP解决缺点2的意义，要高于缺点1。 1、什么是CLIP? 一句话解释 CLIP 是啥? CLIP 是 OpenAl 开源的一种多模态预训练模型。 它能将图像和文字“翻译”成同一种语言: 一串数字 (向量)，并让描述同一事物的图像和文字在这个数字世界里靠得更近。 作为多模态AI基石，CLIP让AI像人类一样通过语言理解视觉世界，是学习大模型的重要基础。 CLIP (Contrastive Language-lmage Pre-training) CLIP是由OpenAl提出的多模态对比学习模型通过400万组互联网图文对预训练，学习图像与文本的联合语义空间。 CLIP就是这样一个坚实的、可以用来微调的基础模型。

这篇文章介绍三种少样本基于CLIP微调的方法，实验的任务是图像分类，但是否能适用于其它任务，因成本不高，读者有时间可以自己尝试一下，欢迎在评论区探讨你的经验。 总结 经过一番使用，我发现漫步者Comfo Clip耳夹式蓝牙耳机，音质自然澎湃，佩戴轻盈舒适，外观简约时尚，可以说百元级的耳机带来了千元级的体验。 目前其价格仅300出头，如果您有耳夹式耳机的需求，不妨看看此款，它是一个极具性价比的选择。 Clip Bond即条带键合，是采用一个焊接到焊料的固体铜桥实现芯片和引脚连接的封装工艺。 键合方式： 1、全铜片键合方式 Gate pad 和 Source pad均是Clip方式，此键合方法成本较高，工艺较复杂，能获得更好的Rdson以及更好的热效应。 2、铜片加线键合方式 二：漫步者花再Zero Clip（漫步者花再zeroclip）优点 舒适佩戴体验：采用开放式设计，C型内桥使用0.6mm超细镍钛记忆钢丝，确保佩戴的舒适度和稳固性。