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ICCV 2023 | 无监督新SOTA,CLIP的进阶之旅,无监督多标签图像分类!
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这篇论文介绍了一种基于CLIP模型的无监督学习方法,用于无标注的多标签图像分类。这个方法包括三个阶段:初始化、训练和推理。在初始化阶段,作者充分利用了强大的CLIP模型,并提出了一种新颖的方法,基于全局-局部图像-文本相似性聚合,扩展CLIP进行多标签预测。在训练阶段,作者提出了一个优化框架,用于训练分类网络的参数,并优化未观察到的标签的伪标签。在推理阶段,只使用分类网络来预测输入图像的标签。 论文标题:CDUL: CLIP-Driven Unsupervised Learning for Multi-Label Image Classification 论文链接:https://arxiv.org/pdf/2307.16634.pdf
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