Chinese-CLIP/├── run_scripts/│ ├── muge_finetune_vit-b-16_rbt-base.sh # 训练脚本，官方样例│ ├── flickr30k_finetune_vit-b-16_rbt-base.sh # 训练脚本，官方样例│ └── cn_clip/ ├── clip/ ├── eval/ ├── preprocess/ └── training/${DATAPAT...
提出动量蒸馏(MoD),训练时,通过模型参数的移动平均保留一个动量版本的模型,然后使用动量模型生成伪标签作为额外的监督信号。 网络结构:文本编码器为BERT,视觉编码器为ViT。如下图所示: 图像编码器使用12层的ViT-B/16,文本编码器和多模态编码器采用6层的transformer。 三个优化目标:单模态编码器的ITC、多模态编码器...
作者的MobileCLIP-S2变体比基于VT-B/16的前一代最佳CLIP模型快2.3倍,同时更加准确。 作者进一步展示了多模态强化训练的有效性,通过训练基于ViT-B/16图像背书的CLIP模型,与之前的最佳结果相比,在38个评估基准上实现了+2.9%的平均性能提升。此外,作者证明了与非强化CLIP训练相比,所提出的方法在10倍至1000倍之间实现了...
本工作将多种知识形式的蒸馏方法联合地在CC3M+12M数据集上蒸馏学生CLIP模型。CLIP-KD在零样本的ImageNet分类和跨模态任务上提升了学生CLIP模型的性能。当使用Laion-400M数据集上训练的教师CLIP模型ViT-L/14,CLIP-KD分别在ViT-B/16和ResNet-50模型上获得了57.5%和55.4%的零样本top-1 ImageNet分类准确率提升,...
相反,使用伪Mask训练分割网络可以消除CLIP伪Mask在输出中随机散布的噪声,从而实现有系统的预测。(例如,图4(b)中的道路)然而,分割预测错误地分类了原伪Mask中原本正确的像素。特别是,作者观察到训练好的分割模型产生的物体边界甚至比CLIP生成的伪Mask(例如,图4(b)中的人行道)还要模糊。
【共享LLM前沿】通俗易懂搞懂四大多模态大模型CLIP BLIP VIT MLLM及对话机器人办公助手!大模型预训练微调共计6条视频,包括:第一章 NLP项目构建1、1-2节 从预训练到微调、2-1节 Transformers讲解等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
ViT共训练了ViT-B/32,ViT-B/16以及ViT-L/14三个模型。 2.3 文本编码器 CLIP的文本编码器使用的是Transformer[5],它共有12层,512的隐层节点数以及8个头。 2.4 CLIP用于图像识别 当训练完模型之后,CLIP模型的效果实现了图像和文本向同一个特征空间映射的能力。当进行图像识别时,我们将待识别的图像映射成一个...
4 个模型的缩放:ViT-B/32、ViT-B/16、ViT-B/14、ViT-B/14-336px 文本编码器 没啥特殊的,就是 Transformer : 6 个编码器 6 个解码器 使用了 63M 个参数 有8 个注意力头 最大的亮点:zero-shot图像分类 传统大模型预训练后,还需要微调,才能处理下游任务。
作者使用基于视觉Transformer的 (ViT-B/16) CLIP模型作为主干，并使用小型、参数高效的Transformer解码器对其进行扩展。解码器在自定义数据集上进行训练以执行分割，而 CLIP 编码器保持冻结状态。一个关键的挑战是避免在分割训练期间对预测施加强烈的bias并保持 CLIP 的多功能性。考虑到这些需求，作者提出了 CLIPSeg：一...
ViT共训练了ViT-B/32,ViT-B/16以及ViT-L/14三个模型。 2.3 文本编码器 CLIP的文本编码器使用的是Transformer[5],它共有12层,512的隐层节点数以及8个头。 2.4 CLIP用于图像识别 当训练完模型之后,CLIP模型的效果实现了图像和文本向同一个特征空间映射的能力。当进行图像识别时,我们将待识别的图像映射成一个...