表2进一步展示了EVA-CLIP在27个零样本图像分类基准上的效果。EVA-02-CLIP-E/14+在所有27个基准上平均准确率达到77.5%。 表3显示了EVA-CLIP在UCF-101和Kinetics-400、600、700视频识别基准上的效果。EVA-CLIP在这些基准上也表现出色 表4报告了EVA-CLIP在Flickr30K和COCO数据集上的零样本图像和
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...
智源在刚刚发布了最大的CLIP模型:EVA-CLIP-18B,其参数量为18B,是目前最大的开源CLIP模型。EVA-CLIP-18B在27个图像分类评测集上的平均分类准确度达到了80.7%,超过之前的EVA-CLIP-E/14+(5B)以及其它的开源CLIP模型。 EVA-CLIP只使用了从公开数据集LAION-2B和COYO-700M中构建的2B训练样本来进行训练,EVA-CLIP也...
目前最大、性能最强的开源CLIP模型,具有180亿个参数,刷新图像/视频/3D多个数据集的SOTA!代码刚刚开源,官方论文,让我们一睹为快!—— AI Dreams, APlayBoy Teams!原文标题:EVA-CLIP-18B: Scaling CLIP to 18…
EVA-CLIP-18B在所有检索基准测试中平均召回率为87.8%,显著优于其他模型 零样本视频分类 鲁棒性 通过扩展EVA-CLIP显著增强了视觉表示的鲁棒性。EVA-CLIP在ImageNet变体(包括对抗性样本)之间的性能下降最小 Linear Probing ImageNet-1K上的线性探测(Linear Probing)是一种评估预训练模型特征提取能力的方法。这个任务的目...
FLIP(Fast Language-Image Pre-training)是一种简单高效的训练 CLIP 模型的方法,在训练过程中随机 Mask 并删除了大部分的图像块,这样的话占用的空间就会更小,batch size 就可以设置的更大。 EVA-CLIP才用了这种方法,随机 Mask 掉 50% 的图像 tokens,时间成本直接压缩了一倍,也可以让 batch size 增大一倍。
UpdatedMay 11, 2024 Python Add a description, image, and links to theeva-cliptopic page so that developers can more easily learn about it. To associate your repository with theeva-cliptopic, visit your repo's landing page and select "manage topics."...
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...
你这流程太乱了而且没显示完全,只看到右上角的clip文本编码器没有连接输入端的clip模型。建议先从简单的流程开始,再慢慢扩展,每扩展一部分都利用好路由节点和组,这样看起来清爽些。 2楼2024-08-17 12:06 回复 呆鸦 初级粉丝 1 不是你在研究什么东西😨 来自Android客户端3楼2024-09-05 18:09 回复 ...
Clip 1:20 Girls5eva: Dream Gilfriend Girls5eva Trailer 2:09 Girls5eva: Season 2 Girls5eva (2021– ) Clip 4:13 Girls5eva: Can Gloria's Death Drop Save Their Performance? Girls5eva Featurette 2:32 Girls5eva: It's Album Mode Girls5eva Trailer 2:09 Season 2 Trailer Girls5eva (2021...