A CLIP (Contrastive Language-Image Pre-training) model trained on DFN-5B. Data Filtering Networks (DFNs) are small networks used to automatically filter large pools of uncurated data. This model was trained on 5B images that were filtered from a pool of 43B uncurated image-text pairs (12.8B image-text pairs from CommonPool-12.8B + 30B ...

2023年9月29日 · Specifically, our best performing dataset DFN-5B enables us to train state-of-the-art CLIP models for their compute budgets: among other improvements on a variety of tasks, a ViT-H trained on our dataset achieves 84.4% zero-shot transfer accuracy on ImageNet, out-performing models trained on other datasets such as LAION-2B, DataComp-1B, or ...

2024年9月8日 · 本文核心是提出了一个二阶段的训练范式：• Stage1: 用高质量数据训练DFN。“high quality filter dataset → DFN”；• Stage2: 用DFN清洗后的数据训练induced model （即CLIP）。“data-pool → DFN (trained)→ induced dataset → …

2024年10月25日 · 使用CLIP作为DFN是一个常用方法，例如LAION就是利用 OpenAI CLIP从 Common Crawl上过滤出的大规模image-text pair数据集。 论文对DFN的 过滤性能 进行了定义：用DFN从原始数据池中过滤出一个 诱导数据集 （induced dataset），用该诱导数据集训练出的 诱导模型 （induced model）在标准评估集（例如ImageNet）上的 性能，即为该模型的过滤性能，下图是DFN的训练和使用流程： 论文发现 CLIP的性能（ImageNet zero-shot指标）和其过滤性能 …

DFN5B-CLIP-ViT-H-14是一个基于CLIP架构的图像-文本对比学习模型，通过DFN技术从430亿图像-文本对中筛选出50亿高质量样本进行训练。 模型在39个图像分类基准测试中表现优异，平均准确率达69.8%。 支持零样本图像分类和跨模态检索，可与OpenCLIP无缝集成。 这一模型为计算机视觉和自然语言处理领域提供了有力支持，适用于多种研究和应用场景。 DFN5B-CLIP-ViT-H-14是一个基于CLIP（对比语言-图像预训练）技术的强大模型。 该模型在DFN-5B数据集上进行了训 …

本文核心是提出了一个二阶段的训练范式： • Stage1: 用高质量数据训练DFN。“high quality filter dataset → DFN”； • Stage2: 用DFN清洗后的数据训练induced model （即CLIP）。“data-pool → DFN (trained)→ induced dataset → induced model”。

2024年12月16日 · DFN5B-CLIP-ViT-H-14-378 是基于对比性语言-图像预训练（CLIP）的模型，利用数据过滤网络（DFN）自动筛选大量未分类数据。 该模型在 5B 张经过筛选的图像上进行训练，支持零样本图像分类任务。 ResNet: 作为深度学习领域的经典模型之一，ResNet 通过引入残差单元解决了深层网络训练中的梯度消失问题。 VGG: VGG 模型以其简单的网络结构和良好的泛化能力而闻名，是图像识别任务中的常用模型。 EfficientNet: 这个模型通过自动机器学习技术设 …

A CLIP (Contrastive Language-Image Pre-training) model trained on DFN-2B. Data Filtering Networks (DFNs) are small networks used to automatically filter large pools of uncurated data. This model was trained on 2B images that were filtered from a pool of 12.8B uncurated image-text pairs (12.8B image-text pairs from CommonPool-12.8B).

2024年7月7日 · 在高质量数据上训练的clip模型更具鲁棒性。 作者区分了两类clip模型，一是那些在高质量数据集上进行预训练的，即datacomp (clip-dc) 和数据过滤网络 (clip-dfn)，二是那些在其他缺乏严格筛选的数据集上进行预训练的 (clip)。

DFN5B-CLIP-ViT-H-14-378是一款基于CLIP架构的视觉语言模型，采用数据过滤网络（DFN）技术从43B未筛选的图像-文本对中提取5B高质量数据进行训练。 该模型在多项视觉任务中表现优异，平均准确率达70.94%。 支持零样本图像分类，可与OpenCLIP框架无缝集成，为计算机视觉和自然语言处理研究提供了高性能的预训练模型基础。 DFN5B-CLIP-ViT-H-14-378是一个基于CLIP（对比语言-图像预训练）框架的模型，它在DFN-5B数据集上进行了训练。 这个项目的 …