在这种思想的基础上,该项目对待提取特征的图像进行剪裁,并修改了部分CLIP代码,最终可以从一张图片中提取出50个向量作为特征,其中一个512维向量从整张图片中提取,49个2048维向量从图片patch中提取(以RN101为例)。
作者训练了一系列的模型。包括五个resnet:resnet50, resnet101, resnetx4, resnetx16, resnetx64和3个ViT: ViT-B/32, VIT-B/16和ViT-L/14。 训练轮数:32个epochs。 adam optimizer with decoupled weight decay regularization。 CosineAnnealing schedule余弦退火调整学习率。
论文中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),而ViT选择3个不同大小的模型:ViT-B/32,ViT-B/16和ViT-...
现代IR面临挑战和发展方向. 本案例使用 PaddlePaddle 框架结合 CLIP 模型实现一个自然语言图像检索的任务。接下来,会首先介绍CLIP模型原理,然后是CLIP具体代码实现,最终以“以文搜图”为例介绍如何使用CLIP模型完成下游任务。2. CLIP模型解读 预训练模型是指事先在大规模数据集上训练得到的模型,通过大规模数据训练,模型...
RN101 'openai', 'yfcc15m' RN101-quickgelu 'openai', 'yfcc15m' RN50x4 'openai' RN50x16 'openai' RN50x64 'openai' ViT-B-32 'openai', 'laion400m_e31', 'laion400m_e32', 'laion2b_e16', 'laion2b_s34b_b79k' ViT-B-32-quickgelu ...
1)统一的向量空间: CLIP的一个关键创新是将图像和文本都映射到同一个向量空间中。这使得模型能够直接在向量空间中计算图像和文本之间的相似性,而无需额外的中间表示。 2)对比学习: CLIP使用对比学习的方式进行预训练。模型被要求将来自同一个样本的图像和文本嵌入映射到相近的位置,而将来自不同样本的嵌入映射到较...
RN101 RN50*4 VIT-B-32 总结 新版Notebook- BML CodeLab上线,fork后可修改项目版本进行体验 引入 前几天看到曹佬复现了一下 OpenAI 的 CLIP 模型 【链接】,感觉这个模型有点意思 但是只有代码没有预训练模型参数,就有点小难受 于是就自己动手,完整迁移了模型代码和预训练模型参数到 Paddle 上来了 项目GitHub:...
之前的 CV 研究中通常使用缩放模型的 width 和 depth 来实现对模型大小的缩放,本文也类似。 对text encoder,作者只缩放模型的 width 视觉训练了 8 个模型,5 个 ResNet,3 个 Transformer,都训练 32 个 epoch,batch size 是 3 万 最大的 Resnet 结构 RN50x64,在 592 个 V100 上训练了 12 天 ViT-L/...
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...
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),而ViT选择3个不同大小的模型:ViT-B/32,ViT-B/16和ViT-L/14。