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摘要
EVA-CLIP，这是一种基于对比语言图像预训练（CLIP）技术改进的模型，通过引入新的表示学习、优化和增强技术，显著提高了CLIP的训练效率和效果。EVA-CLIP系列模型在保持较低训练成本的同时，实现了与先前具有相似参数数量的CLIP模型相比更高的性能。特别地，文中提到的EVA-02-CLIP-E/14+模型，使用90亿数据样本和5.0B（50亿）参数，在ImageNet-1K的val数据集上取得了82.0%的零样例一级准确率。而较小的EVA-02-CLIP-L/14+模型，尽管仅使用了4.3亿参数和60亿数据样本，也达到了80.4%的零样例一级准确率。这些结果表明，EVA-CLIP在图像分类任务中，特别是在零次学习（zero-shot learning）场景下，展现出了卓越的性能。
代码链接：https://github.com/baaivision/EVA?tab=readme-ov-file
论文：https://arxiv.org/abs/2303.15389
环境搭建
基础环境
环境：Ubuntu+CUDA12.1+pytorch 2.3.1+python 11。 主要是CUDA，尽量版本高一点，xFormers 的版本不同，对CUDA的版本要求也不同。最新版本已经要求pytorch2.3.0了。
