EVA-CLIP系列模型随着模型规模扩大性能变化曲线,和现存最大(InternVL-C)和最强(DFN5B)的CLIP模型对比 更高的训练效率 受益于 weak-to-strong 算法在 scale up 模型方面的高效性,相比于其他 CLIP 模型,EVA-CLIP-18B 具有更高的训练效率,在 360 块 40G A100上600小时完成训练。 值得注意的是,EVA-CLIP-18B 在...
本文展示了EVA-CLIP-18B,这是迄今为止最大、最强大的开源CLIP模型,具有180亿个参数。在只看到60亿个训练样本的情况下,EVA-CLIP-18B在27个广泛认可的图像分类基准中平均达到了80.7%的零样本top1精度,大大优于其前身EVA-CLIP(50亿个参数)和其他开源CLIP模型。 值得注意的是,尽管保持了来自LAION-2B和COYO-700M的...
模型比较:与其前身EVA-CLIP(50亿参数)及其他开源CLIP模型相比,EVA-CLIP-18B显示出显著的性能提升。 数据集大小和来源:模型使用了较小的公开数据集,包括20亿图像-文本对,源自LAION-2B和COYO-700M,相比于其他先进CLIP模型使用的更大的内部数据集(如DFN5B、WebLI-10B)。 模型扩展和性能:展示了EVA风格的弱到强视觉...
但是训练CLIP模型还有很多挑战,因为它的计算成本比较高,并且当模型的规模提升时,训练起来不稳定。 在这篇论文中,作者提出了EVA-CLIP,一种可行且有效的训练CLIP模型的方案。EVA-CLIP集成了多种可以降低训练成本、稳定训练过程和提升zero-shot能力的方法,包括通过EVA模型权重来初始化CLIP、使用LAMB优化器、随机丢弃一部分...
Python [Private 1st] SW중심대학연합 제3회 아주 소중한 딥러닝 챌린지 deep-learningzero-shot-classificationeva-clipmetaclip UpdatedDec 19, 2024 Jupyter Notebook Add a description, image, and links to theeva-cliptopic page so that developers can more easily lear...
CLIP 训练，如下图所示，在十亿参数量级下，和 Open CLIP 官方使用完全一样的训练方式下，在几乎所有的零样本基准下均有显著的性能提升，除此之外，EVA 可以极大地稳定巨型 CLIP 的训练和优化过程，训练过程仅需使用 FP16 混合精度，综合来看，EVA 帮助训练得到当前最强且最大的开源 CLIP 模型，已经有团队在尝试...
pip3 install autodistill-evaclip Quickstart from autodistill_evaclip import EvaCLIP from autodistill.detection import CaptionOntology # define an ontology to map class names to our EvaCLIP prompt # the ontology dictionary has the format {caption: class} # where caption is the prompt sent to the...
Contrastive language-image pre-training, CLIP for short, has gained increasing attention for its potential in various scenarios. In this paper, we propose EVA-CLIP, a series of models that significantly improve the efficiency and effectiveness of CLIP training. Our approach incorporates new techniques...
智源曹越团队最新开源的视觉预训练模型 EVA,将最强语义学习(CLIP)与最强几何结构学习(MIM)结合,仅需使用标准的 ViT 模型,并将其规模扩大到十亿参数(1-Billion)进行训练,即可得到当前最强大的十亿级视觉基础模型 EVA。 具体而言,EVA 的训练方法与 MVP、MILLAN 类似,即通过重构 CLIP 特征来进行掩码图像建模(masked im...
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