CLIP 是 OpenAI 在 2021 年发布的用于将图像的特征表示与描述性文本的特征表示进行联合训练的网络模型。它由两个网络组成:图像编码器和文本编码器。它使用从互联网收集的 4 亿张带有描述文本的图像数据集中的图像-文本对模型进行预训练。文本编码器和图像编码器都是基于现有的网络架构,用于分别建模两种模态的特征。
作者用CLIP分别在八个下游任务上finetune,然后反向,并观察在ImageNet上zero-shot效果的变化。同时,还对比了另外两种做法,一是把梯度下降改成梯度上升,也就是loss最大化,另一种是改变 τ 的方向,每一层随机一个方向(长度不变)。结果非常amazing啊,取反后在目标任务上的平均效果有了明显的下降,但在ImageNet上只...
CLIP模型返回的结果是一个image_ids列表，这些image_ids对应于您存储在Milvus中的图片向量。您可以通过...
We used these additional datasets because we were not sure if the RSICD dataset would be large enough to fine-tune CLIP. Model Our model is just the fine-tuned version of the original CLIP model shown below. Inputs to the model are a batch of captions and a batch of i...
Model Our model is just the fine-tuned version of the original CLIP model shown below. Inputs to the model are a batch of captions and a batch of images passed through the CLIP text encoder and image encoder respectively. The training process uses contrastive learning to learn a joi...
手把手写深度学习 finetune clip deep young手写机器 一、深度学习 深度学习(DL, Deep Learning)是机器学习(ML, Machine Learning)领域中一个新的研究方向,它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能(AI, Artificial Intelligence)。 深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次,这些学习过程中获得的信息...
请教clip finetune demo里的muge数据集的格式手机怎么样的。怎么使用自定义数据集进行finetune ...
Fine-tuning ModelFine-tuning solutionGPU memory usageWeight save point size GLM-4-9B-Chat lora (PEFT) 22G 17M GLM-4-9B-Chat p-tuning v2 (PEFT) 21G 121M GLM-4-9B-Chat SFT (Zero3 method) 80G (Each GPU, Need 8 GPUs) 20G GLM-4V-9B lora (PEFT), Include EVA2CLIPModel 75G 37M...
model_name,trust_remote_code=True) model=AutoModel.from_pretrained(model_name,trust_remote_code=True).half().cuda() Loading checkpoint shards: 0%| | 0/7 [00:00 prompt="""文本分类任务:将一段用户给外卖服务的评论进行分类,分成好评或者差评。
model, criterion, data_loader_train, optimizer, device, epoch, loss_scaler, args.clip_grad, mixup_fn, log_writer=log_writer, args=args ) if args.output_dir: misc.save_model( args=args, model=model, model_without_ddp=model_without_ddp, optimizer=optimizer, loss_scaler=loss_...