为了使用 CLIP 进行检测,OWL-ViT 删除了视觉模型的最终标记池层,并将轻量级分类和框头附加到每个 Transformer 输出标记。通过将固定分类层权重替换为从文本模型获得的类名嵌入,可以实现开放词汇分类。作者首先从头开始训练 CLIP,然后使用二分匹配损失在标准检测数据集上对分类和框头进行端到端微调。每个图像可以使用一个...
axis=1) sts_encode2 = \ tf.nn.l2_normalize(use_model(tf.constant(batch['sentence2'])), axis=1) cosine_similarities = \ tf.reduce_sum(tf.multiply(sts_encode1,sts_encode2),axis=1) clip_cosine_similarities = \ tf
一个transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling 或一个torch.FloatTensor元组(如果传递return_dict=False或config.return_dict=False)包含根据配置(<class 'transformers.models.chinese_clip.configuration_chinese_clip.ChineseCLIPVisionConfig'>)和输入的各种元素。 last_hidden_state (torch.FloatTensor of s...
CLIP是一种鼓舞人心的解决方案,通过学习共享的多模态嵌入空间,将知识从一个模态迁移到另一个模态,实现零散转移。CLIP的主要灵感是,预训练的多模态(图像和文本)知识可以通过使用提示模板“一张{标签的照片}"来将在训练和测试数据之间传递分布差距。 过拟合是一个向量转移的主要障碍。多模态Transformer在训练过程中可能...
结果在潜在空间中进入DM解码:如果条件是一个向量,则在步骤的输入处与潜在向量连接,如果是一个向量序列,则用于不同U-Net层的交叉注意。对于文本提示使用CLIP向量。 这个通用的模型可以被训练用于不同的任务:文本到图像,着色,绘画,超分辨率。 4、Imagen Google / 2022 ...
sts_encode2 = \tf.nn.l2_normalize(use_model(tf.constant(batch['sentence2'])), axis=1)cosine_similarities = \tf.reduce_sum(tf.multiply(sts_encode1,sts_encode2),axis=1)clip_cosine_similarities = \tf.clip_by_value(cosine_similarities,-1.0, 1.0)scores = 1.0 - \tf.acos(clip_cosine_...
2024年度报告上线啦!
CLIP 分数为 0.32。Muse展示了令人印象深刻的无需微调的零样本编辑功能，进一步证实了冻结的大型预训练语言模型作为文本到图像生成的强大而高效的文本编码器的潜力。这是一篇非常值得推荐的论文，并且google还为他制作了专门的网站：https://avoid.overfit.cn/post/55897da82dd241f394372fc76260320d 作者：Synced ...
#Prepare training: Compile tf.keras model with optimizer, loss and learning rate schedule optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=3e-5, epsilon=1e-08, clipnorm=1.0)loss = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True)metric = tf.keras.metrics.SparseCategoricalAccuracy(...
模型:当前已经支持gpt2、clip、gpt-neox、dolly、llama、chatglm-6b、VisionEncoderDecoderModel等多模态大模型; 多卡串联:当前,多数的大模型的尺寸已经远远大于单个消费级显卡的显存,需要将多个显卡串联,才能训练大模型、才能部署大模型。因此对部分模型结构进行修改,实现了训练时、推理时的多卡串联功能。