欢迎关注飞桨自监督库 PASSLPASSL包含 SimCLR,MoCo,BYOL,CLIP等基于对比学习的图像自监督算法以及 Vision-Transformer,Swin-Transformer,BEiT,CVT,T2T,MLP_Mixer等视觉Transformer算法 BEiT(arvix,code)Hi…
机器翻译界的BERT:可快速得到任意机器翻译模型的mRASP 今天给大家介绍EMNLP2020的一篇关于多语言翻译新范式的工作multilingual Random Aligned Substitution Pre-training (mRASP)[1],核心思想就是打造“机器翻译界的BERT”,通过预训练技术再在具体语种上微调即可达到领先的翻译效果,其在32个语种上预训练出的统一模型在47...
接下来介绍 Floating Point Quantization 是怎么运作的，首先输入值必须经过一个 scale and clip 的步骤，先把 input clip 到 Floating Point 能表示的最大区间 (±Qmax)，如以下公式所示：可以看到类似于 integer 量化，FP 量化也会加入一个 full-precision 的缩放因子 (scaling factor) 来缩放 input 到合适的区间...
除了对LM小修小改、扩大数据集,和vision结合起来做grounding似乎是必经之路了。OpenAI的DALL-E和CLIP算是比较成功的一步,不过是在静态图像上的。以后可能更多和video结合做grounding。 发布于 2021-01-20 11:52 赞同41 条评论 分享收藏喜欢收起 匿名用户 3 人赞同了该回答 人类语言系...
这样,CLIP能够实现跨模态检索和识别等功能。 BLIPBLIP(Basic Language-Image Pre-training)与CLIP类似,也是一个多模态模型。不同的是,BLIP更注重基础语言和图像的预训练,通过预训练的方式让模型更好地理解语言和图像。BLIP在处理语言和图像的对应关系时,采用了双向生成的方式,既考虑了从图像生成文本,也考虑了从文本...
torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(),1.0)#参数更新optim.step() scheduler.step() iter_num+= 1if(iter_num % 10 ==0):print("epoth: %d, iter_num: %d, loss: %.4f, %.2f%%"%( epoch, iter_num, loss.item(), iter_num/ total_iter * 100))print("Epoch: %d, Average...
融入了这个 full-precision 的缩放因子之后,不同的 quantized tensor 能够被相应地 clip 到不同的最大最小值区间。在实际使用过程中,会根据输入 tensor 的值域确定需要的量化区间,然后利用公式 (4) 推导出相对应的 bias。注意公式 (4) 里的 bias 可以被用作实数值的缩放因子,见公式 (2)(3)。
一般处理视频数据首先需要按每秒钟x帧(fps)的频率去对视频做抽取,然后将n个连续的frame组成一个片段(clip),这样视频就被切割成了很多不重叠的片段。对于每一个片段clip(包含m个frame)使用CV领域中pretrained模型(如ResNet等)抽取特征向量(visual features),最终视频被表示成特征向量的序列。
1、安装CLIP服务端（通常在GPU服务器上执行）使用pip命令安装clip-server，这将为您的设备提供CLIP服务端的功能。确保在具有适当计算资源的服务器上执行此步骤，以充分利用CLIP的强大功能。2、安装CLIP客户端（例如，在本地笔记本电脑上）通过pip命令安装clip-client，这将允许您在本地设备上使用CLIP客户端。接下来，...
PASSL包含 SimCLR,MoCo,BYOL,CLIP等基于对比学习的图像自监督算法以及 Vision-Transformer,Swin-Transformer,BEiT,CVT,T2T,MLP_Mixer等视觉Transformer算法BEiT(arvix,code) Hi guy 我们又见面了,这次来搞一篇模型 BEiT,我们看一下结构图 BEiT是用于图片的BERT,与ViT类似,不同是训练时候会对图片的patch加上随机maskin...