MetaCLIP获取原始数据池和元数据(源自CLIP的概念),并在元数据分布上生成一个平衡的子集。我们的实验研究严格地隔离了模型和训练设置,只关注数据。MetaCLIP应用于CommonCrawl的400M图像-文本数据对在多个标准基准测试中优于CLIP的数据。在零shot ImageNet分类中,MetaCLIP的准确率达到70.8%,超过了CLIP在vitb模型上的68.3...
MetaClip是一款面向专业内容创作者的高效移动生产工具,提供包括视频剪辑、模板创作、稿件生产、任务管理、协同审核、内容管理、灵感广场等一系列亮点功能。帮助媒体工作者提升内容生产与业务协同效率,从真正意义上实现移动高效生产。 【视频剪辑】支持在线访问生产平台内
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MetaCLIP 采用原始数据池和元数据(源自 CLIP 的概念),并在元数据分布上生成平衡的子集。我们的实验研究严格隔离模型和训练设置,仅关注数据。MetaCLIP 应用于具有 4 亿图文数据对的 CommonCrawl,在多个标准基准测试中优于 CLIP 的数据。在零样本 ImageNet 分类中,MetaCLIP 实现了 70.8% 的准确率,超过了 ...
https://github.com/facebookresearch/MetaCLIPMetaCLIP数据质量MetaCLIP 根据 CLIP 原文对数据处理的描述,提出可扩展到整个 CommonCrawl 上的数据算法。该算法接受原始互联网数据分布,产生在元数据上平衡的高质量训练数据分布。 MetaCLIP 产...
MetaCLIP 算法简洁,可以将两部分分开植入已有的数据流水线。 如下图所示,该算法可以在数据流水线的早期进行植入,来减小数据规模和对计算资源存储的开销: 第一部分(元数据字符串匹配)能减少 50% 的数据量; 第二部分(平衡数据分布)能减少 77% 的数据量。
通过CLIP-DINOiser可以在CLIP的一次前向传播中得到高质量的 Mask 。CLIP-DINOiser可用于产生密集语义图或目标聚焦的图。 总之,贡献如下: (1)提出了一种轻量级池化机制,利用SSL特征的指导来改进MaskCLIP特征,而不会降低其原始的开放词汇属性。CLIP-DINOiser不需要任何标注,也不需要从头训练CLIP,只需要CLIP的一次前向...
简介:【5月更文挑战第16天】MetaCLIP是Meta、纽约大学和华盛顿大学合作提出的新预训练方法,旨在揭秘并复现CLIP模型的高质量数据收集。通过元数据筛选和平衡算法,MetaCLIP能从网络爬取的原始数据中选出优质图像-文本对,减少噪声并增强数据信号。实验显示,MetaCLIP在多个基准测试中超越CLIP,特别是在零样本ImageNet分类任务...
基于对比视觉-语言预训练技术的大型多模态模型目前已成为人工智能领域研究的热点课题。但这一预训练技术仍然以经典的CLIP模型为基础,缺乏进一步的发展。此外,鉴于CLIP模型通过将图像及其caption映射到单个向量这样的底层机制,可以认为这限制了对比预训练模型描述图像各种其他方面的能力。本文介绍一篇来自Meta AI和纽约大学等研...
MetaCLIP算法简洁,可以将两部分分开植入已有的数据流水线。 如下图所示,该算法可以在数据流水线的早期进行植入,来减小数据规模和对计算资源存储的开销: 第一部分(元数据字符串匹配)能减少50%的数据量; 第二部分(平衡数据分布)能减少77%的数据量。 算法可轻松接入已有数据流水线,降低处理低质量数据的开销 ...