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CLIP-ViT-B-32-xlm-roberta-base-laion5B-s13B-b90k

CLIP-ViT-B-32-xlm-roberta-base-laion5B-s13B-b90k

具备零样本学习与多语言支持的图像模型

该模型基于LAION-5B数据集和OpenCLIP技术，能够进行零样本图像分类和图像-文本检索。通过结合CLIP ViT-B/32和xlm roberta，这一模型在各种图像任务中显示出较高性能。同时，其多语言能力经验证，可提升imagenet1k等多语言数据集上的表现，尤其在意大利语和日语测试中效果显著。依托于高效的OpenCLIP训练，模型在mscooco和flickr30k数据集上有较大性能提升，是图像生成与分类的可靠选择。

LAION-5B多语言性能零样本学习模型Github开源项目图像分类CLIP ViT-B/32Huggingface
GitHubHugging Face

项目介绍：CLIP-ViT-B-32-xlm-roberta-base-laion5B-s13B-b90k

CLIP-ViT-B-32-xlm-roberta-base-laion5B-s13B-b90k是一个将视觉和文本结合的机器学习模型。它是通过OpenCLIP工具，基于LAION-5B大数据集进行训练而成的。这项工作由Romain Beaumont在stability.ai的计算集群上完成。

模型详情

模型描述

这个模型结合了CLIP技术中的视觉模块ViT-B/32和文本模块xlm roberta base。它的训练数据来自于LAION-5B，一个规模庞大的开放图像和文本数据集。模型在视觉方面使用ViT-B/32架构进行初始训练，而在文本方面则继承了预训练的xlm roberta base权重，使得模型在图像和多语言文本处理上具备强大的能力。

用途

直接用途

  • 零样本图像分类：无需事先标记数据便能进行图像分类。
  • 图像与文本检索：可用于从大量图像或文本中找出对方的对应内容。

下游用途

  • 图像分类任务细化：继续训练以提升特定领域图像识别能力。
  • 线性探测图像分类：在固定特征下进行简单线性分类实验。
  • 图像生成引导和条件控制：结合自然语言进行图像生成等。

训练详情

训练数据

该模型的训练完全依托于LAION-5B数据集。训练过程中选取了130亿个样本，并使用90k的批次大小进行多轮迭代。

训练程序

模型在视觉侧采用B/32架构，文本侧则使用预训练权重从xlm roberta base开始初始化。整个训练过程详细信息可参考https://wandb.ai/rom1504/open-clip/reports/xlm-roberta-base-B-32--VmlldzoyOTQ5OTE2。

评估

评估由LAION CLIP Benchmark工具完成，使用VTAB+数据集进行分类测试，以及使用COCO和Flickr进行检索测试。

测试数据及指标

  • ImageNet 1k准确率达到62.33%（基准模型为62.9%）
  • MS COCO准确率为63.4%（基准模型为60.8%）
  • Flickr30k准确率为86.2%（基准模型为85.4%）

初步的多语言评估显示：在ImageNet1k上意大利语达到了43%（相较于英文B/32的21%），日语为37%（相较于英文B/32的1%及B/16的50%），证明模型多语言处理能力有效。未来更大规模的模型能达到更好的表现。

致谢

特别感谢stability.ai提供的计算资源来支持本模型的训练。

如何开始使用该模型

可以通过访问https://github.com/mlfoundations/open_clip来获取更多关于如何运行和使用该模型的信息。

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