CLIP fine-tuing 使用ImageNet 作为 fine-tuning 数据, 使用 CLIP image encoder 初始化 ViT 模型,对于 ViT 输出的token sequence 取平均,得到图片表示向量,然后接一层LayerNorm 和Linear 做图片分类。训练 100 个 epoch,此时,fine-tuning 后模型在 ImageNet-1K 数据集上 top-1 的 acc 是 82.3%: 调整学习率...
Fine-Tuning:是一种将预训练模型适应特定任务的技术。它的主要目标是在新的任务上提高模型的性能。在Fine-tuning中,预训练的模型(例如,CLIP)通过在任务特定的数据集上进行进一步的训练来适应新的任务。这通常涉及到在任务特定数据上调整模型的权重,以最小化任务特定的损失函数。常用于迁移学习,以便将一个在大规模数...
从上述观察，研究团队意识到必须对提升 LLM 输出空间对图像表述的可分性，才有可能取得突破。为了让 LLM 能够让相似的 caption 接近，让不同图像的 caption 远离，他们设计了一个新的图像描述对比微调 ——Caption-Contrastive（CC）finetuning。该团队对训练集中每张图像都标注了两个以上 caption，再采用同一个图像的 ...
Fine-tuning Open AI's Clip for image encoding using Flicker Data, see Arxiv Paper. This was made translating english captions to spanish using a transformer from the University of Helsinki available in HuggingFace. (Image from OpenAI) This training script for image-text representation but can be...
最近NLP领域提出了Prompt新范式,企图革新原先的Fine-tuning方法,而在CV领域中,Prompt其实可以理解为图像label的设计,从这个角度看,Prompt(预测文本中mask的字符,类似完形填空)其实是介于Image caption(迭代预测出每一个字符)和one-hot label(one-hot可以认...
可以看到,之前的两种方法都需要完成两个部分,即对text或者image的encoder进行先预训练,然后进行fine-tuning。但是由于CLIP强大的zeo-shot和few-shot能力,我们其实已经拥有了一个超级强大的text encoder,所以fine-tuning就显得不那么重要,而直接进行text embedding和visual embedding的matching显然是一种更加高效和直接的方法...
但是作者这里说,只使用 linear prob 的方法,因为 CLIP 这个工作就是为了研究和数据集无关的泛化性高的训练方式,如果使用 fine-tuning,可能本来预训练的模型并不好,而是经过微调才表现的好了,所以并不能说明你的预训练模型的效果 linear prob 不灵活,只有最后一层 fc 是可学习的,学习性很小,更能准确的反映出预...
However, such fine-tuning strategy may limit the performance of these methods because semantic visual features specific for downstream tasks may not be well extracted based on the frozen feature extractor of CLIP. In this study, we propose an effective framework to fine-tune CLIP with few-shot ...
While simple CLIP fine-tuning performs competitively to more sophisticated approaches, it is not always feasible, especially on low-data regimes. Based on the finding that simple fine-tuning can efficiently adapt CLIP for videos, we propose a two-stage 'bridge and prompt' approach for...
然后又对使用标准设置的fine-tuning预训练模型的经典范式进行了评测。作者加入了一个额外的baseline:在 Objects365[6]上预训练的 DyHead。由于Objects365 完全包含了COCO 80个类别。因此,作者以“零样本”的方式评估在 Objects365 上训练的 Dy-Head:在inference期间, Dy-Head不是从 365 个类别进行预测,而是被限制...