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…
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CLIP可能对常见类别有偏好。 SIGLIP对罕见类别的处理更加公平。 通过这个例子,我们可以看到SIGLIP如何通过改变损失函数和预测方式来解决CLIP中的一些限制,特别是在处理大规模和不平衡数据集时的优势。 四CLIP系列对比对比 1. CLIP CLIP是这三个模型中最早提出的,由OpenAI开发。 特点: 使用对比学习方法训练 视觉编码器...
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。
简而言之,本论文的核心点在于,提出了一种CLIP更高效的训练方式,使得在相同模型参数量的情况下,EVA-CLIP可以使用更少的训练数据量,达到比更多训练数据量的模型更高的准确率。如下图所示,横轴为模型参数量,纵轴为模型zero-shot的评估准确率,圆圈的半径表示训练数据量的大小,半径越大表示训练数据越多。 5B参数,使用...
不同于EVA V1使用CLIP模型的视觉Encoder作为Teacher,EVA V2使用了智源自己训练的gaint规模多模态模型EVA-CLIP作为Teacher。EVA-CLIP相对于CLIP提升较大,尤其是在ImageNet上的Zeroshot分类能力。 图5:EVA 多模态模型及Zero-shot分类结果 可以看到,通过使用原始CLIP权重进行初始化,在更多的数据集上进行进一步训练可以显著...
EVA 是一种以视觉为中心的基础模型,旨在仅使用可公开访问的数据来探索大规模视觉表示的局限性。它能够利用掩码重建目标任务,有效地拓展模型并在各种视觉任务中改善性能。以 EVA 为视觉模型基础,需要大规模训练的多模态模型(比如 CLIP)可以用更少的样本和计算量获得更好的性能,这一策略为扩大和加速多模态基础模型的昂...
teacher模型由CLIP换成了EVA-01 数据量由3千万到4千万 参数量更少由10亿到3亿,但性能有提升 EVA-02包含5种参数量的模型 整体效果相比EVA-01实现了全方位的提升 5. 总结 蒸馏方向的论文,基本都是为了让一个小的student网络在不损失太多性能的前提下,学习到大的teacher网络的特征。
2. 参数量变引发性能质变:在 LVIS 上性能极强;可以稳定并加速 CLIP 训练,产生当前最强的开源 CLIP 模型。 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...