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...
共有5 个 ResNet 系列以及 3 个 Vision Transformers 系列 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...
对于ResNets,我们先训练一个 ResNet-50、一个 ResNet-101,然后再训练 3 个 ResNet-101,这 3 个 ResNet 遵循 EfficientNet 风格的模型缩放,使用的计算量大约是 ResNet-50 的 4 倍、16 倍和 64 倍。它们分别称为 RN50x4、RN50x16 和 RN50x64。 对于VIT,我们训练了 ViT-B/32、ViT-B/16 和 Vi...
I am trying to evaluate CLIP with RN50x16 on ImageNet, output = model.encode_image(test_image) but get error: File "", line 1, in <cell line: 1> output = model.encode_image(test_image) File "/home/user/anaconda3/envs/yolov5_4/lib/python3.8/site-packages/clip/model.py", line...
论文中Text Encoder固定选择一个包含63M参数的text transformer模型;而Image Encoder用来提取图像的特征,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...
"RN50x4":"https://openaipublic.azureedge.net/clip/models/7e526bd135e493cef0776de27d5f42653e6b4c8bf9e0f653bb11773263205fdd/RN50x4.pt","RN50x16":"https://openaipublic.azureedge.net/clip/models/52378b407f34354e150460fe41077663dd5b39c54cd0bfd2b27167a4a06ec9aa/RN50x16.pt","RN50x...
python -m open_clip_train.main \ --val-data="/path/to/validation_data.csv"\ --model RN101 \ --pretrained /path/to/checkpoints/epoch_K.pt Evaluating hosted pretrained checkpoint on ImageNet zero-shot prediction: python -m open_clip_train.main \ --imagenet-val /path/to/imagenet/valida...
ci = Interrogator(Config(clip_model_name="RN50-quickgelu/openai")) print(ci.interrogate_negative(image)) quiet quiet选项的作用是不输出中间过程,使用方法是直接写进Config 即可 ,例如 代码语言:text AI代码解释 from PIL import Image from clip_interrogator import Config, Interrogator ...
peace-v1 0 clip-vit-b-16 0.6548451217 clip-vit-b-32 0.6548451217 clip-vit-l-14 0.6548451217 clip-vit-l-14-336px 0.6548451217 clip-rn50 0.6548451217 clip-rn50x4 0.6548451217 clip-rn50x16 0.6548451217 clip-rn50x64 0... ST_Values 示例-基于点选择 SELECT(ST_Values(rast,ST_geomfromtext...
python tests/util_test.py --model RN50 RN101 --save_model_list models.txt --git_revision 9d31b2ec4df6d8228f370ff20c8267ec6ba39383 WARNING: This will invoke git and modify your working tree, but will reset it to the current state after data has been generated!