上图为所提FLIP方案示意图,它由两部分构成: Image Masking: 该采用ViT对图像进行编码,参考MAE对图像块进行大比例Mask丢弃(如50%、75%),这种处理方式还可以减少图像编码耗时与内存占用。关于MAE的介绍可参考《何恺明提出简单实用的自监督学习方案MAE,ImageNet-1K 87.8%》。 Text Masking:与此同时,我们还可以对text...
上图为所提FLIP方案示意图,它由两部分构成: Image Masking: 该采用ViT对图像进行编码,参考MAE对图像块进行大比例Mask丢弃(如50%、75%),这种处理方式还可以减少图像编码耗时与内存占用。关于MAE的介绍可参考《何恺明提出简单实用的自监督学习方案MAE,ImageNe...
上图为所提FLIP方案示意图,它由两部分构成: Image Masking: 该采用ViT对图像进行编码,参考MAE对图像块进行大比例Mask丢弃(如50%、75%),这种处理方式还可以减少图像编码耗时与内存占用。关于MAE的介绍可参考《何恺明提出简单实用的自监督学习方案MAE,ImageNet-1K 87.8%》。 Text Masking:与此同时,我们还可以对text...
在EyeCLIP 中,所有图像共享相同的编码器,确保了在不同模态下特征提取的一致性。这种创新的 CLIP 和 MAE 的组合方法使作者从传统的 CLIP 模型中区分出来,通过充分利用大量未标注数据增强其能力。 在EyeCLIP的训练阶段,作者将图像裁剪到视野,并将其缩放到224 224。然后,作者用基本学习率0.001训练该模型在前2000步,...
特别是在NWPU验证集上,CSRNet和DMCount可以显著提高性能:在MAE下分别提升和,在RMSE下分别提升和。我们的CLIP-EBC模型也可以达到与最先进方法相当的结果。特别是,我们基于ResNet的CLIP-EBC优于现有的人群计数方法,在上海科技数据集A部分上达到55.0 MAE,B部分上达到6.3 MAE,在NWPU上达到38.6 MAE。这些结果表明,原始的...
引入类似MAE的mask 本文提出了一个用来训练CLIP的快速、简单且有效的方法FLIP。Fast Language-Image Pre-training（快速文本-图像预训练方法），也是很直接了。简单来说，就是基于原有的CLIP架构，对输入图像的那一侧， 随机掩蔽图像区块，之后只对可见区块编码。△原有CLIP架构 更直白来讲，对CLIP架构引入类似于MAE...
引入类似MAE的mask 本文提出了一个用来训练CLIP的快速、简单且有效的方法FLIP。 Fast Language-Image Pre-training(快速文本-图像预训练方法),也是很直接了。 简单来说,就是基于原有的CLIP架构,对输入图像的那一侧, 随机掩蔽图像区块,之后只对可见区块编码。
对于linear probing,我们遵循官方的MAE实现,在CLIP和BLIP2的视觉特征上分别训练一个线性分类器。类似于MAE,在线性分类器前我们使用了一个BatchNorm层,并采用了LARS优化器,基础学习率为0.1,权重衰减为0,批量大小为512。对于zero-shot transfer , 我们采用了和CLIP原文一致的做法。
不论是完形填空还是自回归预测的方式,都是一种自监督的预训练方式,所以目标函数是与下游任务无关的,只是想通过预训练得到非常好非常能泛化的特征。 随着计算资源、模型变大、数据增多,模型的能力也会稳健的提升。这就是一套文字进文字出,并不是在做什么特殊的分类任务。模型架构也是和下游任务无关的,那么在直接用...
OpenMMLab Pre-training Toolbox and Benchmark deep-learning pytorch image-classification resnet pretrained-models clip mae mobilenet moco multimodal self-supervised-learning constrastive-learning beit vision-transformer swin-transformer masked-image-modeling convnext Updated Nov 1, 2024 Python yuan...