device = torch.device("cuda:0"if torch.cuda.is_available() else"cpu") net, preprocess = clip.load("RN50",device=device,jit=False) 然后初始化优化器,损失函数,需要注意的是,如果刚开始你的损失很大或者出现异常,可以调整优化器的学习率和其他参数来进行调整,通常是调整的更小会有效果。 optimizer = ...
安装并导入CLIP及其相关库后,我们加载所需的模型和torchvision转换流水线。文本编码器是一个Transformer,而图像编码器可以是Vision Transformer(ViT)或ResNet50等ResNet变体。你可以使用命令clip.available_models()查看可用的图像编码器。 print( clip.available_models() ) model, preprocess = clip.load("RN50") 提...
import clip import torch.nn.functional as F # Substitute any CLIP model here clip_model = clip.load("RN50") gt_feats = clip_model(gt) super_res_feats = clip_model(super_res) score = F.cosine_similarity(gt_feats,super_res_features) S2-NAIP数据集 本文构建了一个新的数据集,名为S2...
CLIP-ViT-B/16: 400 million parameters CLIP-RN50: 400 million parameters CLIP-RN101: 500 million parameters CLIP-RN50x4: 1.6 billion parameters CLIP模型使用了Transformer模型作为其核心组件之一。Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络结构,最初是用于自然语言处理任务的,但在图像领域也被广泛应用。在...
用于指定加载模型的设备,gpu或者cpu。 jit:布尔值。是否加载优化的JIT模型。 download_root:字符串。用于指定下载的模型的保存地址,默认值如下代码所示。 model, proprecess = clip.load(name="RN50", device="cpu", jit=False, download_root="~/.cache/clip") 1....
clip.load() defload(name:str, device:Union[str, torch.device] ="cuda"iftorch.cuda.is_available()else"cpu", jit:bool=False, download_root:str=None): load函数可以加载与训练好的模型,它的输入包含以下几个参数。 name: 这个name必须是在_MODELS这个字典中存在的。
最大的 ResNet 模型 RN50x64 在 592 个 V100 GPU 上训练了 18 天,而最大的 Vision Transformer 在 256 个 V100 GPU 上训练了 12 天。 对于 ViT-L/14,我们还以更高的 336 像素分辨率对一个额外的 epoch 进行了预训练,以提高类似于 FixRes 的性能(Touvron 等人,2019)。 我们将此模型表示为 ViT-L/...
CLIP有多个版本,包括clip_rn50、clip_rn101、clip_rn50x4、clip_vit_b_32,前三个图像特征提取均为ResNet模型,最后一个利用VIT模型提取图像特征。 get_transforms函数用来对输入的图像进行变换,包括resize、CenterCrop、通道变换、转成tensor并进行normalize。 In [9] from paddle.vision.transforms import Compose, ...
importtorchfromPILimportImageimportcn_clip.clipasclipfromcn_clip.clipimportload_from_name,available_modelsprint("Available models:",available_models())# Available models: ['ViT-B-16', 'ViT-L-14', 'ViT-L-14-336', 'ViT-H-14', 'RN50']device="cuda"iftorch.cuda.is_available()else"cpu"...
model, preprocess = clip.load("ViT-B/32", device=device) 1. 这行代码加载CLIP模型和对应的预处理函数。ViT-B/32是模型的类型,可以选择其他模型如RN50。 图像预处理和获取嵌入: image = preprocess(Image.open(image_path)).unsqueeze(0).to(device) ...