
FLIP = CLIP + MAE - 知乎 - 知乎专栏
2022年12月2日 · CLIP是一种简单而强大的学习表示方法,具有非常强的zero-shot迁移能力。 与经典的有监督学习不同,CLIP需要大规模的text-image数据来训练,OpenAI提出的原始CLIP模型需要在4亿级的数据上训练,训练需要的时间是几千…
视觉预训练模型梳理: ViT & CLIP & MAE & SimCLR - 知乎
mae的核心思想是将经过遮蔽的图像输入到不对称的编码器-解码器结构中,通过像素级重建来训练模型(使用逐遮蔽像素的mse损失)。 与一般的自编码器相比,该模型有以下几点不同之处:
何恺明团队新作FLIP:MAE助力CLIP更快更高精度! - CSDN博客
2022年12月3日 · mae算法基于深度学习和生成对抗网络(gan)的框架,旨在通过编辑图像的多个属性来实现对图像的精细控制。本文详细介绍了mae算法的复现过程,并提供了相应的源代码,希望能对读者在理解和实现mae算法方面提供帮助。
feizc/CLIP-MAE: When clip meet mae and beyond - GitHub
Overview of the proposed clip-mae framework. We train on the Conceptual Captions dataset and report the performance about retrieval R1@10 and ImageNet zero-shot accuracy compared without reconstruction loss. 2. Training. Run python train.py with the corresponding arguments.
何恺明团队开源FLIP:MAE助力CLIP更快更高精度! - CSDN博客
本文提出一种用于训练CLIP的简单而有效的方案FLIP(Fast Language-Image Pre-training, FLIP),它在训练过程中对图像块进行大比例的随机Mask移除。Mask机制使得我们可以在有限周期内学习到更多的image-text数据对,同时具有更少的内存占用。
从 CLIP 聊聊多模态自监督学习新范式 - 知乎 - 知乎专栏
CLIP 使用了 Contrasive self-supervised learning 来学习图像和文本的多模态表示。 CLIP pre-trains an image encoder and a text encoder to predict which images were paired with which texts in our dataset. We then use this behavior to turn CLIP into a zero-shot classifier. CLIP 分为三个阶段: (1) Contrastive pre-training:
经典论文阅读笔记——VIT、Swin Transformer、MAE、CILP_clip …
2022年3月28日 · 介绍Vision Transformer(ViT)和Masked Autoencoder(MAE)两种视觉处理模型的关键概念和工作原理。 ViT 利用自注意力机制捕获图像全局信息,通过分块处理图像来避免CNN局部感知问题;而 MAE 是 ViT 的改进版,将图像patch转化为序列形式,结合编码器和解码器 …
何恺明团队新作FLIP:MAE助力CLIP更快更高精度! - AMiner
2022年12月9日 · 本文提出一种用于训练CLIP的简单而有效的方案FLIP(Fast Language-Image Pre-training, FLIP),它在训练过程中对图像块进行大比例的随机Mask移除。Mask机制使得我们可以在有限周期内学习到更多的image-text数据对,同时具有更少的内存占用。
如何评价Kaiming He团队的研究工作:FLIP? - 知乎
clip是面向未来的一种视觉感知模型(可以参考flip intro的第一段,写的很精炼)。视觉研究发展到现如今,亟待出现能scale up的in-context / few-shot learning和zero-shot learning的算法/模型。而clip是后者的一个非常promising的candidate(实现前者要难得多)。
[2212.00794] Scaling Language-Image Pre-training via Masking
2022年12月1日 · We present Fast Language-Image Pre-training (FLIP), a simple and more efficient method for training CLIP. Our method randomly masks out and removes a large portion of image patches during training.
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