Git Large R Coco

🚀 GIT (GenerativeImage2Text) 大規模版、COCOでファインチューニング済み、R*

R = cc12mデータセット内の一部の不快なキャプションを削除して再学習

GIT（GenerativeImage2Textの略）モデルの大規模版で、COCOでファインチューニングされています。このモデルは、Wangらによる論文 GIT: A Generative Image-to-text Transformer for Vision and Language で紹介され、最初は このリポジトリ で公開されました。

免責事項: GITを公開したチームはこのモデルのモデルカードを作成していないため、このモデルカードはHugging Faceチームによって作成されています。

✨ 主な機能

GITは、CLIP画像トークンとテキストトークンの両方に条件付けられたTransformerデコーダです。このモデルは、多数の（画像、テキスト）ペアに対して「教師強制」を使用して学習されています。

モデルの目標は、画像トークンと以前のテキストトークンを与えられたときに、次のテキストトークンを予測することです。

モデルは画像パッチトークンに完全にアクセスできます（つまり、双方向の注意マスクが使用されます）が、次のテキストトークンを予測する際には、以前のテキストトークンのみにアクセスできます（つまり、テキストトークンには因果的な注意マスクが使用されます）。

これにより、このモデルは以下のようなタスクに使用できます。

• 画像およびビデオのキャプショニング
• 画像およびビデオに対する視覚的質問応答（VQA）
• 画像分類（単に画像にモデルを条件付け、テキストでクラスを生成させることで）

🚀 クイックスタート

生のモデルを画像キャプショニングに使用することができます。関心のあるタスクでファインチューニングされたバージョンを探すには、モデルハブ を参照してください。

使い方

コード例については、ドキュメント を参照してください。

📦 インストール

READMEにインストール手順に関する具体的な内容がありませんでしたので、このセクションは省略されています。

📚 ドキュメント

モデルの訓練データ

論文からの引用:

事前学習のために0.8Bの画像 - テキストペアを収集しました。これには、COCO (Lin et al., 2014)、Conceptual Captions (CC3M) (Sharma et al., 2018)、SBU (Ordonez et al., 2011)、Visual Genome (VG) (Krishna et al., 2016)、Conceptual Captions (CC12M) (Changpinyo et al., 2021)、ALT200M (Hu et al., 2021a)、およびHu et al. (2021a) と同様の収集手順に従った追加の0.6Bのデータが含まれます。

ただし、これは論文で「GIT」と呼ばれるモデルに関するもので、オープンソース化されていません。

このチェックポイントは「GIT-large」で、2000万の画像 - テキストペアで学習されたGITの小規模バリアントです。

次に、このモデルはCOCOでファインチューニングされました。 詳細については、論文 の表11を参照してください。

前処理

学習時の前処理の詳細については、元のリポジトリを参照してください。

検証時には、各画像の短辺をリサイズした後、固定サイズの解像度に中央切り抜きを行います。次に、フレームはImageNetの平均と標準偏差を使用してRGBチャネル全体で正規化されます。

🔧 技術詳細

評価結果については、読者は 論文 を参照してください。

📄 ライセンス

このモデルはMITライセンスの下で公開されています。