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...
论文精读:EVA-CLIP Improved Training Techniques for CLIP,Summary:作者使用了一系列方法来提升CLIP的训练效率和效果,包括新的表示学习方法、更换优化器和数据增强技术,使
首先,在 LVIS(超过一千类)实例分割任务上表现和 COCO(80 类)相仿,比之前的 SOTA 方法 MAE 高出 5.8 个点;第二,使用 EVA 作为 CLIP 训练的初始化,其性能远超随机初始化的 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...
使用 EVA 作为 CLIP 训练的初始化，其性能远超随机初始化的 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 ...
EVA是基于CLIP的预训练,而不是MIM预训练。 MIM(Masked Image Modeling)预训练,即MAE做的事情,随机mask掉图片中一部分,生成原图。 缺点:MIM预训练只包含底层细节信息,没有高层语义信息。 CLIP预训练,用“图像-文本”进行对比学习训练, 使用场景:根据文本搜索相关图片,根据图片生成相关描述。 优点:文本补充了MIM缺乏...
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,已经有团队在尝试使用其帮助 AIGC 模型的生成质量...
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."...
求助,在clip提示..他这提示找不到值,是不是模型不匹配导致的啊。另外,请问各位大佬怎么判断什么工作流可以用什么模型呢,我看模型下载页面也没有相关的介绍(可能是我菜,没找到
一CLIP模型1. CLIP 损失函数计算CLIP:Contrastive Language-Image Pre-training CLIP使用对比学习方法,其损失函数基于图像-文本对的相似度。让我们通过一个简化的例子来说明这个过程。假设我们有一个小批量数据,…