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...
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...
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背景记录漩涡 公主 2愉快的系列 愉快1个的系列 万圣节贴纸 性感的巫婆 婚姻提议 愉快1个的系列 鸟小巫婆 火花 黑色设计要素 冻结的鸟 万圣节晚上 黑色设计要素 男孩设计尾随要素 输血人徽标 男孩鬼魂 婴孩运输 生日妖怪s 比赛兔子 女孩 被设置的花 横幅安置二 ...
Train using clip_train_script.py on COCO captions Default --data_path is a testing one datasets/coco_dog_cat/captions.tsv. CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 TF_XLA_FLAGS="--tf_xla_auto_jit=2" python clip_train_script.py -i 160 -b 128 \ --text_model_pretrained None --data_path coco_caption...
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