相比于CLIP模型,Chinese-CLIP更适合我们的应用和微调,因为原始的CLIP模型只支持英文,对于我们的中文应用来说不够友好。Chinese-CLIP很好地弥补了这方面的不足,它使用了大量的中文-文图对进行训练,与CLIP模型架构完全一致。 下面我将从4部分对本篇章进行讲解, 讲解CLIP的主要内容; 讲解Chinese-CLIP的主要内容; ...
- 中文CLIP在跨模态检索任务中,在零样本学习和微调设置中均达到了最先进的性能,并在零样本图像分类中表现出竞争力。 # 方法 CLIP,基于大规模弱监督数据上的简单视觉-语言对比预训练,是多模态表示学习中的重要基础模型。它可以直接转移到跨模态检索任务中,并且其图像编码器可以作为视觉骨干网络。在这项工作中,通过在...
Chinese-CLIP 如何使用自数据继续训练？或者进行全参数微调？使用图文对继续训练，不关联下游任务进行微调。
掌握该工具的使用方法,需从环境配置、模型加载、数据处理、推理应用、微调训练等环节逐步深入,以下分步骤详细说明。 环境配置是首要环节,需确保Python版本高于3.7,并安装PyTorch框架。通过pip命令安装开源库,执行“pip install Chinese-CLIP”完成基础依赖安装。若需启用GPU加速,需额外配置CUDA工具包,建议使用11.0以上版本...
Chinese CLIP模型采用了双向Transformer编码器结构,可以有效地捕获文本和图像中的上下文信息。在文本编码器中,我们使用预训练的语言模型进行微调,以适应中文文本的特性和结构。在图像编码器中,我们使用CNN网络提取图像特征,并通过自注意力机制对特征进行加权。为了实现高效的图文匹配,Chinese CLIP模型引入了多模态交互模块。
在modelscope的云平台上微调chinese-clip后得到他的ckpt要如何使用请问一下，在modelscope的云平台上微调...
Chinese-CLIP 知识蒸馏后的效果数值指标是在公司内部数据上进行的，确实不方便公开，也不具有广泛的参考...
chinese-clip中的文本编码模型RoBERTa RoBERTa(A Robustly Optimized BERT Approach)是 BERT 模型的一个改进版本,由 Facebook AI Research 团队在 2019 年提出。RoBERTa 在 BERT 的基础上,通过调整训练策略和数据量,大幅提高了模型的性能。 RoBERTa 的特点
本文档提供了一个结合ModelScope模型库,支持Chinese-CLIP利用知识蒸馏的方法进行微调训练的示例。通过知识蒸馏的功能,可以使用大模型(如较大规模版本的Chinese-CLIP或其他ModelScope支持的图像表征模型)蒸馏较小规模Chinese-CLIP,进一步提升Chinese-CLIP的图像检索(图到图召回)能力。使用的Teacher model由ModelScope提供,Chine...
CLIP 的巨大成功促进了对比学习在视觉-语言预训练中的研究和应用。为了打造面向中文的多模态预训练模型,ChineseCLIP 基于一个大规模的中文图像文本对数据集预训练了中文 CLIP 模型,其中大部分数据是从公开可用的数据集中检索获得。综合实验表明,中文 CLIP 在零样本学习和微调设置中可以在公开的图像数据集 MUGE、Flickr...