我们采用以下命令对CLIP模型进行fine-tune：easynlp \ --mode train \ --worker_gpu=1 \ --tables=./MUGE_MR_train_base64_part.tsv,./MUGE_MR_valid_base64_part.tsv \ --input_schema=text:str:1,image:str:1 \ --first_sequence=text \ --second_sequence=image \ --checkpoint_dir=...
以零样本学习为例,我们使用EasyNLP加载了开源的openai/clip-vit-large-patch14模型,对比了Top-1精度和CLIP官方论文的结果,如下所示: 我们的实验也说明,如果采用特定数据集的数据对CLIP进行进一步Fine-tune,CLIP能取得更好的效果。以Fllickr30k数据集为例,CLIP模型在零样本学习和Fine-tune对比结果如下: 我们也在中文...
CLIP-fine-tune:微调你自己的clip模型 01:10 TiTok和TurboEdit以及Imagine yourself方法介绍 01:44 DEGAS:全身段高斯化身(数字人) 01:35 UniPortrait多角色IP类框架,MegaFusion高分辨率的SD模型 00:51 Sapiens(智人): Meta的人类视觉模型基础的新方法一览 00:48 RB-Modulation 谷歌基于随机最优控制的扩散模...
这种数据构造方法,把下游任务变得和CLIP预训练任务完全一致,能够最大限度发挥CLIP模型的作用。而以前的工作,例如ViLT(在之前的多模态文章中介绍过该工作,感兴趣的同学可以查看),是将VQA任务看做一个多分类任务,然后在预训练CLIP的基础上进行finetune。虽然将VQA视为分类任务是一个非常传统的做法,但是这样导致预训练CLI...
finetune 代码组织 工作目录如下，全文 ${DATAPATH} 将用 KG_finetune 代替：Chinese-CLIP/├── run_scripts/│ ├── muge_finetune_vit-b-16_rbt-base.sh # 训练脚本，官方样例│ ├── flickr30k_finetune_vit-b-16_rbt-base.sh # 训练脚本，官方样例│ └── cn_clip/ ├── c...
除了上面的实验结论外,文中进行了一些消融实验,例如T5生成和语法解析两种方法生成带来的效果提升;prompt模板不考虑问题会带来一半的效果下降;finetune阶段是采用文中提到的只finetune bias和batch normalization参数要优于所有参数都finetune。 最后,本文也总结了目前CLIP方法仍然存在的问题。其中一个问题是CLIP对于一些比较...
我们的实验也说明,如果采用特定数据集的数据对CLIP进行进一步Fine-tune,CLIP能取得更好的效果。以Fllickr30k数据集为例,CLIP模型在零样本学习和Fine-tune对比结果如下: 我们也在中文数据集上进行了预训练,并且评测了模型在COCO-CN和Fllickr30k-CN数据集上的效果。模型的设置与WukongViT对齐(详见参考文献),进行了复现...
我们的实验也说明,如果采用特定数据集的数据对CLIP进行进一步Fine-tune,CLIP能取得更好的效果。以Fllickr30k数据集为例,CLIP模型在零样本学习和Fine-tune对比结果如下: 我们也在中文数据集上进行了预训练,并且评测了模型在COCO-CN和Fllickr30k-CN数据集上的效果。模型的设置与WukongViT对齐(详见参考文献),进行了复现...
然后像这样创建MSData集：train_dataset = MsDataset.to_ms_dataset(train_hf_dataset, shuffle=True)v...
finetuneclip用的数据量根据具体任务和要求而变化。FinetuneCLIP是一个基于OpenAI的CLIP（ContrastiveLanguage-ImagePretraining）模型进行微调的方法。微调是指在预训练模型上进一步训练特定任务或领域的模型。