上文我们谈到，我们选择 CN-CLIPRN50 骨架作为预训练模型，我们将 CN-CLIPRN50 下载到本地，然后将其移动到 pretrained_weights 目录下。数据集预处理 CLIP 数据集与我们常见数据集不同，为了与 Chinese-CLIP 代码适配，同时保证数据处理和读取的效率，我们建议将训练 & 评测使用的图文数据集统一组织成如下的方式：...
其中,RN50x4、RN50x16、RN50x64都是根据EfficientNet对宽度深度做了调整。都训32个epoch,adam,学习率衰减cosine schedule,参数初始化结合了网格搜索、随机搜索、手动调整(都是在ResNet50上训1epoch看效果),batch size 32768,混精度。 三、实验 3.1Zero-Shot Transfer 1. 先解释了一下 Zero-Shot Transfer: 计算机...
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 = ...
上文我们谈到,我们选择 CN-CLIPRN50 骨架作为预训练模型,我们将 CN-CLIPRN50 下载到本地,然后将其移动到 pretrained_weights 目录下。 数据集预处理 CLIP 数据集与我们常见数据集不同,为了与 Chinese-CLIP 代码适配,同时保证数据处理和读取的效率,我们建议将训练 & 评测使用的图文数据集统一组织成如下的方式: $...
最大的 ResNet 模型 RN50x64 在 592 个 V100 GPU 上训练需要 18 天，而最大的 Vision Transformer...
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CLIP模型中,Transformer模型用于提取图像和文本的特征表示,并将它们映射到同一空间中,从而实现图像和文本之间的相似度计...
ResNet 系列包括 ResNet-50/ResNet-101,以及参考 EfficientNet 进⾏模型扩展。基于 ResNet-50 ⼤约进⾏ 4 倍,16 倍以及 64 倍计算扩展,分别称为 RN50x4, RN50x16, 以及 RN50x64 Vision Transformers 系列包括 ViT-B/32,ViT-B/16,ViT-L/14 ...
上文我们谈到,我们选择 CN-CLIPRN50 骨架作为预训练模型,我们将 CN-CLIPRN50 下载到本地,然后将其移动到 pretrained_weights 目录下。 数据集预处理 CLIP 数据集与我们常见数据集不同,为了与 Chinese-CLIP 代码适配,同时保证数据处理和读取的效率,我们建议将训练 & 评测使用的图文数据集统一组织成如下的方式: ...
RN50ProtoCLIP14M8 (10.8)32.031.962.165.456.758.342.7 -0.7+0.8+0.6-0.3+0.8+0.5+1.8 CLIP15M32 (32.0)34.832.963.166.257.959.043.2 RN101ProtoCLIP14M8 (10.8)33.833.062.965.458.059.044.7 -1.0+0.1-0.2-0.8+0.2+0.1+1.5 我们在此还展示了零样本分类(表VI)、线性探测和 K-NN 分类(表VII)、零样本图像...
论文中Text Encoder固定选择一个包含63M参数的text transformer模型,而Image Encoder采用了两种的不同的架构,一是常用的CNN架构ResNet,二是基于transformer的ViT,其中ResNet包含5个不同大小的模型:ResNet50,ResNet101,RN50x4,RN50x16和RNx64(后面三个模型是按照EfficientNet缩放规则对ResNet分别增大4x,16x和64x得到)...