本工作将CLIP-KD的成功归因于最大化教师-学生之间的特征相似度。本工作将多种知识形式的蒸馏方法联合地在CC3M+12M数据集上蒸馏学生CLIP模型。CLIP-KD在零样本的ImageNet分类和跨模态任务上提升了学生CLIP模型的性能。当使用Laion-400M数据集上训练的教师CLIP模型ViT-L/14,CLIP-KD分别在ViT-B/16和ResNet-50模型...
📈 实验结果: 1️⃣ 在CC3M+12M数据集上,CLIP-KD将MobileViT-S模型的ImageNet准确率从32.6%提升至36.0%。 2️⃣ 使用Laion-400M数据集预训练的ViT-L/14作为教师,CLIP-KD使ViT-B/16模型的ImageNet准确率提高20.5%。 3️⃣ 与TinyCLIP相比,CLIP-KD在跨模态检索任务上平均提高了1.7%的性能。 ...
Li等人 [19] 使用了细粒度图像文本匹配(ITM)损失作为对比损失的补充,但ITM需要一个基于多层 Transformer 的编码器来编码多模态细粒度特征,这并不适合轻量级模型。 基于权重继承(WI)和知识蒸馏(KD)[13]的方法也被采用以实现高效的训练。Ti...
代码:https://github.com/winycg/CLIP-KD 文章核心目的是利用一个大型的教师CLIP模型来监督一个小型的学生CLIP模型,使得学生CLIP模型可以在保持轻量的前提下显著提升性能. 文章从关系、特征、梯度和对比模式的角度来检验CLIP-知识蒸馏的有效性 . 最后的消融实验表明,使用简单的MSE进行特征蒸馏实现了最好的蒸馏性能. ...
首先,作者将关注从大语言模型中提取知识蒸馏(KD),例如Llama 2(Touvron等,2023),旨在提升CLIP文本编码器的质量。 其次,作者认为Llama 2生成的嵌入包含了比CLIP文本编码器更多的有价值属性和概念信息,比如颜色和动作。因此,作者通过K-means聚类(Hartigan和Wong,1979)对Llama 2的嵌入进行处理,从中得出caption-image配对...
[CVPR-2024] Official implementations of CLIP-KD: An Empirical Study of CLIP Model Distillation - winycg/CLIP-KD
文献中大多数现有的KD方法主要是针对小规模的数据集和小型模型。最近的研究集中在针对特定目标任务或数据集的CLIP蒸馏。例如,BeamCLIP [13]引入了跨模态相似度匹配和上下文提示增强来从CLIP表示模型中转移知识到小模型,在ImageNet [4]上取得了更好的性能。ZeroSeg [4]将CLIP习得的视觉概念蒸馏为一组分割标记,从而...
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作为一个音乐爱好者,耳机是绝对不能少的。之前一直使用都是入耳式耳机,时间长了发现自己的听力衰减的真厉害。这是因为入耳式耳机发出的声音直接传入耳道,使
CLIP-KD This repository contains the source code of CLIP-KD [CLIP-KD: An Empirical Study of CLIP Model Distillation]. Install pip install -r requirements-training.txt pip install -r requirements-test.txt Dataset preparation Conceptual Captions 3M ...