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InternVideo2 distilled CLIP models give poor retrieval performance — are fine-tuned text encoder weights available?

Aperta
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Valutazione

Difficoltà
5/5
Tempo stimato
Più di una settimana
Idoneità per principianti
25/100
Tipo di issue
Funzionalità
Chiarezza
Da chiarire
Stato di attività
Tranquilla
Ambito
machine-learning

Direzione di ricerca

Inizia con le istruzioni del modello di distillazione InternVideo2 e confronta i checkpoint di Hugging Face referenziati, inclusi mobileclip_blt.pt e InternVideo2_CLIP_S. L’issue è risolta quando i maintainer confermano se esistono checkpoint del text encoder S14 e B14 sottoposti a fine-tuning e, se possibile, li pubblicano.

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

Descrizione

Hello,

I've been testing the InternVideo2 distilled CLIP models for zero-shot text-to-video retrieval and found that clip/S14, clip/B14, and clip/L14 from https://huggingface.co/OpenGVLab/InternVideo2_distillation_models/tree/main/clip give surprisingly poor results.

I'm aware that the distillation checkpoints are deltas that need to be applied on top of the
corresponding stage2 backbone weights — I'm loading them that way. The issue seems to be on the text encoder side: the instructions pair
them with mobileclip_blt.pt, but I suspect this may be the original base weights rather than the text encoder fine-tuned during CLIP
contrastive training.

For clip/L14, I noticed that https://huggingface.co/OpenGVLab/InternVideo2_CLIP_S is self-contained and includes text encoder weights,
which suggests a fine-tuned text encoder does exist for at least the L14 variant.

Could you confirm whether fine-tuned text encoder checkpoints exist for S14 and B14, and if so, whether they could be released?

Thanks for the great work on InternVideo2!

Lingua principale
Python
Stelle
2.4k
Fork
160
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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