图像相似度比较之 CLIP or DINOv2

点击下方卡片，关注“小白玩转Python”公众号在人工智能领域，计算机视觉的两大巨头是CLIP和DINOv2。CLIP改变了图像理解的方式，而DINOv2为自监督学习带来了新的方法。在本文中，我们将探索定义CLIP和DINOv2的强项和微妙之处的旅程。我们旨在发现这些模型中哪一个在图像相似度任务的世界中真正出色。让我们见证这两位巨头的较量，看看哪个模型胜出。CLIP中的图像相似度使用CLIP计算两个图像之间的相似度是一个简单的过程，只需要两个步骤：首先提取两个图像的特征，然后计算它们的余弦相似度。首先，确保已安装所需的软件包。建议设置和使用虚拟环境：‍#Start by setting up a virtual environmentvirtualenv venv-similaritysource venv-similarity/bin/activate#Install required packagespip install transformers Pillow torch接下来，继续计算图像相似度：import torchfrom PIL import Imagefrom ………………………………