MobileCLIP2：改进多模态强化训练
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内容提要
本文介绍了MobileCLIP2模型的改进，采用低延迟和轻量架构，结合多模态强化训练，提升了图像-文本的零-shot准确率。在优化教师模型和数据集后，MobileCLIP2在ImageNet-1k上实现了2.2%的准确率提升，并且延迟表现更佳。
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关键要点
- 本文介绍了MobileCLIP2模型的改进，采用低延迟和轻量架构。
- MobileCLIP2结合多模态强化训练，提升了图像-文本的零-shot准确率。
- 优化教师模型和数据集后，MobileCLIP2在ImageNet-1k上实现了2.2%的准确率提升。
- MobileCLIP系列模型具有3-15ms的延迟和50-150M的参数，具备先进的零-shot准确率。
- MobileCLIP的主要特点是低延迟、轻量架构和高效的知识蒸馏。
- 通过更好的CLIP教师集和改进的标题生成器，提升了多模态强化训练的效果。
- 研究发现温度调优在对比知识蒸馏中的重要性，以及标题生成器微调对标题多样性的有效性。
- MobileCLIP2-B在ImageNet-1k上相比MobileCLIP-B架构提高了2.2%的准确率。
- MobileCLIP2-S4在ImageNet-1k上与SigLIP-SO400M/14的零-shot准确率相匹配，但体积小2倍，延迟低2.5倍。
- 数据生成代码使得使用分布式可扩展处理创建新的强化数据集变得简单。
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