CLIP全名Contrastive Language-Image Pretraining,在2021年由OpenAI提出,其核心理念为图文对比学习预训练,是一种多模态学习模型,旨在将图像和文本进行关联,它可以快速实现图文特征相似度计算、跨模态检索、零样本图片分类等任务。 与传统的视觉模型不同,CLIP的预训练数据并非标注的图像数据,而是从网络上大量采集的弱监督图...
ChineseCLIP:一个中文领域的预训练视觉语言模型 ERNIE-ViL2:一个使用多视角学习训练出来的文图匹配预训练模型 Bridge Tower:一个使用编码器隐藏层特征的多模态结构 总结 最近在调研了一些文图匹配方向的文章,然后筛选了一些比较好的文章进行了精读,写了一些笔记,我这里分享出来给大家,希望相互交流学习,共同探索Image ...
RoBERTa 是对 BERT 的有效优化,通过更大的数据集、长时间的训练、更大的批次、动态 Masking 和移除 NSP 任务等改进措施,显著提高了模型的性能。在许多自然语言处理任务中,RoBERTa 的表现优于原始的 BERT。
例如,在搜索引擎中,可以使用Chinese CLIP模型对网页内容进行图文匹配,提高搜索结果的准确性和相关性。在智能助手领域,Chinese CLIP模型可以帮助用户更快速地找到相关图片或信息。然而,尽管Chinese CLIP模型在中文图文匹配方面取得了一定的进展,但仍存在一些挑战和问题需要进一步研究。例如,如何处理不同领域的中文文本和图像的...
大家好,我们近期在github开源了中文Chinese-CLIP图文表征模型(https://github.com/OFA-Sys/Chinese-CLIP )开放多个规模的预训练模型、检索demo以及详尽的技术报告。该模型可用于图文检索和图像、文本的表征提取,应用于跨模态搜索、推荐等应用场景。希望大家多多试用 & star,多提宝贵意见～yang...
【Chinese-CLIP:CLIP模型的中文版,用大规模中文数据进行训练(~2亿图文对),旨在帮助用户实现中文领域的跨模态检索、图像表示等】'Chinese-CLIP - Chinese version of CLIP which achieves Chinese cross-modal retrieval and representation generation.' by OFA Sys GitHub: github.com/OFA-Sys/Chinese-CLIP #开源##...
Chinese-CLIP目前开源5个不同规模,其模型信息和下载方式见下表: 模型规模下载链接参数量视觉侧骨架视觉侧参数量文本侧骨架文本侧参数量分辨率 CN-CLIPRN50Download77MResNet5038MRBT339M224 CN-CLIPViT-B/16Download188MViT-B/1686MRoBERTa-wwm-Base102M224 ...
Chinese CLIP作为CLIP的中文版,几乎没有做太多复杂的模型改进,主要就是将预训练数据替换成大约2亿规模的主要以中文原生数据为主的图文对数据。而针对CLIP训练成本高训练难度大的问题,Chinese CLIP采用了两阶段训练的方案: 图文双塔分别用已有的预训练模型初始化,分别为CLIP的图像塔和中文RoBERTa。在第一阶段训练中,图像...
具体来说,该算法首先构建一个上下文模型,该模型能够捕获文本中相邻字符间的关系。然后,利用这个上下文模型对文本中的每个字符进行分类,判断其是否为词的边界。为了实现这一目标,Chinese Clip算法采用了一种深度学习的方法,特别是使用循环神经网络(RNN)和长短时记忆网络(LSTM)来构建上下文模型。这两种网络结构能够帮助...
分布式训练是指将机器学习模型的训练任务分配给多个计算设备,同时进行训练以加快模型的训练速度和提高训练效果的方法。 传统的机器学习模型训练通常是在单个计算设备上进行的,这限制了训练任务的规模和速度。随着数据集的不断增大和模型复杂度的提升,单个设备上的训练往往无法满足训练任务的需求。分布式训练通过将训练任务分...