論文の概要: CLIP Itself is a Strong Fine-tuner: Achieving 85.7% and 88.0% Top-1
Accuracy with ViT-B and ViT-L on ImageNet
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.06138v1
- Date: Mon, 12 Dec 2022 18:59:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-13 15:35:06.045147
- Title: CLIP Itself is a Strong Fine-tuner: Achieving 85.7% and 88.0% Top-1
Accuracy with ViT-B and ViT-L on ImageNet
- Title(参考訳): CLIP Itselfは強力なファインタナーで、ImageNetのViT-BとViT-Lで85.7%と88.0%のTop-1の精度を達成した
- Authors: Xiaoyi Dong and Jianmin Bao and Ting Zhang and Dongdong Chen and
Shuyang Gu and Weiming Zhang and Lu Yuan and Dong Chen and Fang Wen and
Nenghai Yu
- Abstract要約: CLIPの微調整性能はかなり過小評価されている。
具体的には、CLIP ViT-Base/16とCLIP ViT-Large/14は、ImageNet-1KデータセットのTop-1精度を85.7%、88.0%微調整することができる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 139.56863124214905
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Recent studies have shown that CLIP has achieved remarkable success in
performing zero-shot inference while its fine-tuning performance is not
satisfactory. In this paper, we identify that fine-tuning performance is
significantly impacted by hyper-parameter choices. We examine various key
hyper-parameters and empirically evaluate their impact in fine-tuning CLIP for
classification tasks through a comprehensive study. We find that the
fine-tuning performance of CLIP is substantially underestimated. Equipped with
hyper-parameter refinement, we demonstrate CLIP itself is better or at least
competitive in fine-tuning compared with large-scale supervised pre-training
approaches or latest works that use CLIP as prediction targets in Masked Image
Modeling. Specifically, CLIP ViT-Base/16 and CLIP ViT-Large/14 can achieve
85.7%,88.0% finetuning Top-1 accuracy on the ImageNet-1K dataset . These
observations challenge the conventional conclusion that CLIP is not suitable
for fine-tuning, and motivate us to rethink recently proposed improvements
based on CLIP. We will release our code publicly at
\url{https://github.com/LightDXY/FT-CLIP}.
- Abstract(参考訳): 近年の研究では、CLIPはゼロショット推論に成功しているが、微調整性能は不十分である。
本稿では,超パラメータ選択による微調整性能の影響について検討する。
各種重要パラメータについて検討し,分類タスクにおける微調整CLIPの影響を包括的研究により実証的に評価した。
CLIPの微調整性能はかなり過小評価されている。
大規模教師付き事前トレーニングアプローチや,Masked Image Modelingの予測ターゲットとしてCLIPを使用する最新の研究と比較して,CLIP自体が微調整において優れているか,少なくとも競争的であることを示す。
具体的には、CLIP ViT-Base/16とCLIP ViT-Large/14は、ImageNet-1Kデータセット上のTop-1精度を85.7%、88.0%微調整することができる。
これらの観察は、CLIPは微調整には適さないという従来の結論に挑戦し、最近提案されたCLIPに基づく改善を再考する動機となった。
当社のコードは、 \url{https://github.com/LightDXY/FT-CLIP}で公開します。
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