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 视觉编码器可以是ResNet或简单的ViT 文本编码器使用Transformer 预训练数据集...
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...
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（...
个人感觉是CLIP确实足够强大,而且EVA中student网络的MIM训练方式足够的好。具体而言CLIP在4亿的图文对上做了预训练,输出的图像特征和语言的特征做了对齐,是一种高维的语义信息,而VIT作为一个backbone,更利于提取到低维的结构特征,并且MIM的方式迫使VIT学习遮挡不变的特征,最终的特征具有了很好的鲁棒性。 对于EVA和EVA...
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...
视觉编码器是 ViT-B/16,文本编码器是 CLIP-B-16。batch size 设置为 32k,评估模型在 ImageNet-1K 验证集上的 zero-shot 准确率。 前两行对比,用 EVA 初始化的模型,即使在数据量减少了将近一半的情况下,准确率依然提升了 1.8%。 二三行对比,LAMB 优化器带来了 0.7% 的提升。
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...
谷歌提出适用于多种任务的新型优化器Lion,在多项任务上以更快的训练速度取得更好的性能!目前已开源! 7344 5 00:45 App 阿里发布最强中文图文多模态模型:Chinese CLIP,基于两亿中文图文多模态数据! 5150 0 00:28 App AI模型的大一统!微软多模态组提出了多模态领域杀疯了的多边形战士BEIT V3!多项视觉,多...
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...
EVA Series: Visual Representation Fantasies from BAAI - History for EVA-CLIP/rei/eva_clip/eva_vit_model.py - baaivision/EVA