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...
所有的模型都训练32个epochs,采用AdamW优化器,而且训练过程采用了一个较大的batch size:32768。由于数据量较大,最大的ResNet模型RN50x64需要在592个V100卡上训练18天,而最大ViT模型ViT-L/14需要在256张V100卡上训练12天,可见要训练CLIP需要耗费多大的资源。 6、CLIP的推理 接下来是 zero-shot 的推理过程。给定...
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...
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...
在训练阶段，CLIP从互联网收集了4亿的文本-图像对，构建了一个大规模的数据集。在训练过程中，采用AdamW优化器，使用较大的batch size（32768），并训练了32个epochs。模型训练资源需求巨大，如RN50x64模型需要在592个V100卡上训练18天，而ViT-L/14模型则需要在256张V100卡上训练12天。推理过程方面，...
"RN50x64":"https://openaipublic.azureedge.net/clip/models/be1cfb55d75a9666199fb2206c106743da0f6468c9d327f3e0d0a543a9919d9c/RN50x64.pt","ViT-B/32":"https://openaipublic.azureedge.net/clip/models/40d365715913c9da98579312b702a82c18be219cc2a73407c4526f58eba950af/ViT-B-32.pt","ViT-B...
最大的 Resnet 结构 RN50x64,在 592 个 V100 上训练了 12 天 ViT-L/14 在 256 个 V100 上训练了 12 天,表现最好,所以使用更大的尺寸 336 又 fine-tuning 了 1 个 epoch,所以叫做 ViT-L/14@336px 所以训练 transformer 是要比训练残差网络更高效的 三、效果 作者首先介绍了为什么关注 zero-shot...
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...
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...
As part of the staged release process, we have also released the RN101 model, as well as RN50x4, a RN50 scaled up 4x according to the EfficientNet scaling rule. In July 2021, we additionally released the RN50x16 and ViT-B/16 models, and in January 2022, the RN50x64 and ViT-L/...