换句话说,CLIP 为图像编码器计算前向和后向,而 LiT 只计算前向传递。由于 LiT [7] 是在 SigLIP 之前发表的,因此 LiT 最初是使用 CLIP 损失来评估的。现在,Zhai 等人 [1] 使用 CLIP 和 SigLIP 损失比较了 LiT,如图 4 所示。 图4:使用冻结(预训练)图像编码器(即仅从头开始训练文本编码器)对 SigLiT(...
代码里其他的改动主要包括数据读取的方式,改成LMDB,针对中文把text tower替换成科大讯飞的RoBERTa-wwm-chinese等,README里面都有详细介绍。 训练方法上,我们选择站在巨人的肩膀上,直接用CLIP的ViT和RoBERTa做双塔的初始化,这样模型可以从一个好的起点开始训练,起码保证不会拉胯。此前Wukong采用LiT的训练方法,fix住imag...
笔者用140万的中文图文数据,基于LiT-tuning的方式,训了一版BertCLIP模型。BertCLIP模型在中文图文相似度、文本相似度、图片相似度等任务上都有着不错的表现。 本文将对该工作进行详细的介绍并且分享笔者使用的中文训练语料、BertCLIP预训练权重、模型代码和训练pipeline等。 首先展示一下BertCLIP预训练模型在图文相似度...
_threat_confidence += judgement.get_ranged_combat_rating_of_target(life, target_id)*_recent_modreturn_friendly_confidence > _threat_confidence 开发者ID:hovatterz,项目名称:Reactor-3,代码行数:31,代码来源:stats.py 示例2: update_targets_around_noise ▲点赞 6▼ defupdate_targets_around_noise(life...
我们基于LiT-tuning的方法来训练BertCLIP模型,也就是将Vit部分的模型参数进行冻结,只训练BertCLIP的其他部分的参数。LiT-tuning是多模态模型训练的一种范式,它旨在让文本编码空间向图像编码空间靠近,并且可以加快模型的收敛速度。 笔者使用了140万条中文图文数据对,batchsize为768,warmup step为1000步,学习率为5e-5,...
0投票 这是一个使用@Hash代码的lit组件 import { LitElement, html, css } from 'https://cdn.jsdelivr.net/gh/lit/dist@3/core/lit-core.min.js' export class ProgressCircleView extends LitElement { static properties = { value: { attribute: true }...
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分为两个阶段:在第一阶段,冻结图像编码器(CLIP image encoder),只对文本编码器(ROBERT-CHINESE and RBT3)进行优化,使用LIT进行训练。而在第二阶段,我们使用对比调整(contrastive tuning)来同时训练这两个编码器。 实验结果表明,在零样本学习和微调设置下,Chinese CLIP在3个中文-图像数据集都达到先进性能。
主要思想是冻结 image encoder(冻结所有的参数)使用 LiT 让 text encoder 能够从 OpenAI 的 CLIP 的基础视觉模型中读出高质量的表示,然后将这些表示迁移到需要的数据域中。 第一阶段:冻结 image encoder 的所有参数,只训练 text encoder,这一动作是基于一个假设:训练好的 vision backbone 已经有很强的能力来抽取视...
我们遵循LiT(Zhai等人,2022),在训练时冻结图像编码器,只更新文本编码器的参数。我们观察到,这一阶段的训练进一步提高了模型在各种评估基准上的性能,如第5节所述。 四、模型训练 4.1 训练数据集 在这一节中,我们描述了两阶段模型训练中使用的训练数据集。 教师学习阶段 在这个阶段,我们使用平行文本语料库来调整...