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; CLIP/Chinese-CLIP代码微调; CLIP/Chinese-CLIP论文重点阅读 CLIP: arxiv.org/abs/2103.0002 Github: github.com/...
CLIP:一个使用对比学习训练的视觉语言预训练模型 首先讲一下这篇OpenAI的大力出奇迹的典范文章,这篇论文的主要特点就是使用了4个亿级别的数据,另外在训练的时候使用了对比学习进行预训练,视觉编码器使用的有ResNet50,ViT,文本编码器使用的是一个Transformer的结构,不是我们通常了解的BERT等模型,这个文本编码器有12层...
CLIP-Chinese:中文多模态对比学习预训练模型 描述 笔者最近尝试在业务中引入多模态,基于CLIP论文的思想,实现了基于Vit-Bert的CLIP模型,下面将其称为BertCLIP模型。笔者用140万的中文图文数据,基于LiT-tuning的方式,训了一版BertCLIP模型。BertCLIP模型在中文图文相似度、文本相似度、图片相似度等任务上都有着不错的表...
笔者最近尝试在业务中引入多模态,基于CLIP论文的思想,实现了基于Vit-Bert的CLIP模型,下面将其称为BertCLIP模型。笔者用140万的中文图文数据,基于LiT-tuning的方式,训了一版BertCLIP模型。BertCLIP模型在中文图文相似度、文本相似度、图片相似度等任务上都有着不错的表现。 本文将对该工作进行详细的介绍并且分享笔者使...
CLIP是由OpenAI提出的一种多模态对比学习方法,原模型使用了4亿个图文对进行对比学习训练,在下游的各种任务上均取得了不错的效果,并且在Zero-Shot任务上效果也令人惊艳。 模型论文可参考CLIP论文:Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision ...
chinese CLIP (Contrastive Language-Image Pre-Training) in tensorflow - paper - 论文速读官方版本 in Pytorch: https://github.com/openai/CLIP目前仅支持ViT-32 & BERT的版本, 模型下载: - 谷歌网盘Requirements: tensorflow 1.X (>= 1.15)模型说明 - 图片encoder(ViT)为OpenAI的ViT32版本英文预训练...
clip prefix for image captioning 论文进行介绍,并且对论文在flickr30k中文数据集上进行实验复现和效果展示。 模型总览 clipcap提出了一种基于mapping network的encoder-decoder模型,其中mapping network扮演了图像空间与文本空间之间的桥梁。模型主...
OFA是阿里巴巴发布的多模态统一预训练模型,基于官方的开源项目,笔者对OFA在中文任务上进行了更好的适配以及简化,并且在中文的Image Caption任务上进行了实践验证,取得了非常不错的效果。本文将对上述工作进行分享。 在此之前,笔者也曾尝试过基于CLIP模型进行Image Caption任务,详见文章ClipCap:让计算机学会看图说话 ...
具体到这篇论文中,研究团队围绕以下三个关键维度进行了深入探讨: ·图像表示方式:将图像编码为高层级的语义特征(例如CLIP图像编码器),而不是低层级的像素特征(例如基于VAE的编码器) ·训练目标函数:使用Flow Matching代替MSE,提升图像生成质量。 ·训练策略:采用顺序训练策略效果最佳,先用图像理解任务训练自回归模型,...
Chinese version of CLIP which achieves Chinese cross-modal retrieval and representation generation. (0)踩踩(0) 访问所需:1积分 访问申明(访问视为同意此申明) 1.在网站平台的任何操作视为已阅读和同意网站底部的版权及免责申明 2.部分网络用户分享TXT文件内容为网盘地址有可能会失效(此类多为视频教程,如发生...