coca脚本 # pip install open_clip_torch transformersimport open_clipimport torchfrom PIL import Imagemodel, _, transform = open_clip.create_model_and_transforms(model_name="coca_ViT-L-14",pretrained=

摘要 计算机视觉任务中，探索大规模预训练基础模型具有重要意义，因为这些模型可以可以极快地迁移到下游任务中。本文提出的CoCa（Contrastive Captioner），一个极简设计，结合对比损失和captioning损失预训练一个image-text encoder-decoder基础模型，该模型包含对比方法，如CLIP，和生成方法，如SimVLM，的学习能力。与基本的encoder-dec

摘要 计算机视觉任务中，探索大规模预训练基础模型具有重要意义，因为这些模型可以可以极快地迁移到下游任务中。本文提出的CoCa（Contrastive Captioner），一个极简设计，结合对比损失和captioning损失预训练一个image-text encoder-decoder基础模型，该模型包含对比方法，如CLIP，和生成方法，如SimVLM，的学习能力。与基本的encoder-dec