LAION-5B训练的ConvNeXt-Base CLIP模型
ConvNeXt-Base架构的CLIP模型在LAION-5B子集上完成训练,支持256x256和320x320两种图像分辨率。在ImageNet零样本分类评测中取得70.8%-71.7%的top-1准确率,样本效率超过同规模ViT-B/16模型。该模型主要用于研究领域,可执行零样本图像分类和图文检索等任务。
CLIP-convnext_base_w-laion_aesthetic-s13B-b82K是一个基于ConvNeXt架构的CLIP模型系列。这个项目探索了一种新的替代方案,用于替代传统的ViT和ResNet架构,在模型规模和图像分辨率方面都表现出良好的扩展性。
该模型系列具有以下显著特征:
模型采用了timm库中的ConvNeXt-Base作为图像编码器,文本编码器则采用与OpenAI CLIP RN50x4相同的架构(深度12,嵌入维度640)。基础模型在256x256分辨率下训练,在计算量和激活量上与RN50x4模型相当。
该模型主要面向研究社区,旨在帮助研究人员更好地理解和探索零样本图像分 类。使用时需要注意数据集的未经筛选性质,建议仅用于研究目的。
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