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InternVideo-NeXt clip_projector training procedure: eval only? from scratch?

Aperta
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Valutazione

Difficoltà
4/5
Tempo stimato
3-5 giorni
Idoneità per principianti
25/100
Tipo di issue
Documentazione
Chiarezza
Da chiarire
Stato di attività
Ferma
Stack tecnologico
huggingface, python

Direzione di ricerca

Inizia dal file modeling_internvideo_next.py di Hugging Face collegato e da InternVideo2/single_modality/run_linear_probing.py, quindi confronta il comportamento dei relativi proiettori con le sezioni B.2 e 4.2 dell’articolo. Il lavoro è completato quando sono documentati i dati di addestramento di clip_projector, se la valutazione usa pesi addestrati da zero o preaddestrati e quale configurazione ha prodotto i risultati riportati.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Descrizione

Dear authors,

Thanks for your interesting paper!
I see you mention in your paper in section B.2 of the appendix that you train an attention pooling head for evaluation.

At the same time, I see that the model you released on HuggingFace has a clip_projector module (AttentionPoolingBlock) attached to it, and in the forward of the model you set projected=True (HF code here)

What I would like to know is:

  1. on what data was this release clip_projector trained?
  2. if I want to evaluate your model on action recognition, should I:
    a. train the attentive probe from scratch on the target dataset
    b. finetune the attentive probe on the target dataset (if so, from which weights?)
  3. which setup did you use in your paper, 2.a. or 2.b., or none of them?

You released some action recognition code for InternVideo2 and for linear probing / attention probing there is this --open_clip_projector parameter which controls whether you're finetuning the head, or not. But this doesn't say on which data the head was trained before the finetuning.

You mention in the paper in section 4.2 (Video Classification)

 We test the model in an ‘Attentive Probing’ setting
where the encoders are frozen and a single-layer attention
pooling head is trained. Such Frozen Encoder settings can
test representation’s quality in an unbiased way. Our methods achieve the best results with only public data and less
computation cost on these foundation tasks.

What would make sense to me is that you're not using the Internvideo2 evaluation script anymore and you're training the attentive probe from scratch (2.a. mentioned above). But if so, I'd like to know on which evaluation experiment the weights of the release clip_projector were obtained.

Thanks in advance for your clarifications!

Lingua principale
Python
Stelle
2.4k
Fork
160
Metriche di merge delle PR
Nessuna PR unita negli ultimi 30g

Guida per i contributori

Nessuna guida per i contributori indicizzata per questo repository

Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

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