多模态对比语言图像预训练 CLIP：打破语言与视觉的界限
一种基于多模态（图像、文本）对比训练的神经网络。它可以在给定图像的情况下，使用自然语言来预测最相关的文本片段，而无需为特定任务进行优化。CLIP 的设计类似于 GPT-2 和 GPT-3，具备出色的零射击能力，可以应用于多种多模态任务。
多模态对比语言图像预训练（CLIP）是一种神经网络模型，它通过多模态对比训练来学习图像和文本之间的关联。与传统的单模态预训练模型不同，CLIP 能够同时处理图像和文本，从而更好地理解它们之间的语义关系。
CLIP 的设计类似于 GPT-2 和 GPT-3，是一种自回归语言模型。它通过对比学习来学习图像和文本之间的映射关系。在训练过程中，CLIP 会接收一张图像和一个与之相关的文本片段，并学习如何将这两个模态的信息进行关联。通过这种方式，CLIP 可以学会将图像与相应的文本片段进行匹配，从而在给定图像的情况下，使用自然语言来预测最相关的文本片段。
由于 CLIP 采用了对比学习的方法，它可以在无需为特定任务进行优化的前提下，表现出色地完成多种多模态任务。这使得 CLIP 成为了一种通用的多模态预训练模型，可以广泛应用于图像标注、视觉问答、图像生成等领域。
CLIP(对比语言图像预训练)是一种基于多种(图像、文本)对进行训练的神经网络。在给定图像的情况下，它可以用自然语言来预测最相关的文本片段，而无需直接针对任务进行优化，类似于 GPT-2 和 gpt - 3 的零射击能力。我们发现 CLIP 在不使用任何原始的 1.28M 标记示例的情况下，在 ImageNet“零射击”上匹配原始 ResNet50 的性能，克服了计算机视觉中的几个主要挑战。
1.安装
ftfyregextqdmtorchtorchvision
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$ conda install --yes -c pytorch pytorch=1.7.1 torchvision cudatoolkit=11.0$ pip install ftfy regex tqdm$ pip install git+https://github.com/openai/CLIP.git
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Replace cudatoolkit=11.0 above with the appropriate CUDA version on your machine or cpuonly when installing on a machine without a GPU.
import torchimport clipfrom PIL import Image
device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"model, preprocess = clip.load("ViT-B/32", device=device)
image = preprocess(Image.open("CLIP.png")).unsqueeze(0).to(device)text = clip.tokenize(["a diagram", "a dog", "a cat"]).to(device)
with torch.no_grad(): image_features = model.encode_image(image) text_features = model.encode_text(text) logits_per_image, logits_per_text = model(image, text) probs = logits_per_image.softmax(dim=-1).cpu().numpy()
print("Label probs:", probs) # prints: [[0.9927937 0.00421068 0.00299572]]
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The CLIP module clip provides the following methods:
Returns the names of the available CLIP models.
返回模型和模型所需的 TorchVision 转换，由' clip.available_models() '返回的模型名指定。它将根据需要下载模型。' name '参数也可以是本地检查点的路径。
可以选择性地指定运行模型的设备，默认是使用第一个 CUDA 设备(如果有的话)，否则使用 CPU。当' jit '为' False '时，将加载模型的非 jit 版本。
返回一个 LongTensor，其中包含给定文本输入的标记化序列。这可以用作模型的输入
' clip.load() '返回的模型支持以下方法:
给定一批图像，返回由 CLIP 模型的视觉部分编码的图像特征。
给定一批文本 tokens，返回由 CLIP 模型的语言部分编码的文本特征。
给定一批图像和一批文本标记，返回两个张量，包含对应于每个图像和文本输入的 logit 分数。其值是对应图像和文本特征之间的相似度的余弦值，乘以 100。
2.案例介绍
2.1 零样本能力
下面的代码使用 CLIP 执行零样本预测，如本文附录 B 所示。本例从CIFAR-100数据集获取图像，并在数据集的 100 个文本标签中预测最可能的标签。
import osimport clipimport torchfrom torchvision.datasets import CIFAR100
#Load the modeldevice = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"model, preprocess = clip.load('ViT-B/32', device)
#Download the datasetcifar100 = CIFAR100(root=os.path.expanduser("~/.cache"), download=True, train=False)
#Prepare the inputsimage, class_id = cifar100[3637]image_input = preprocess(image).unsqueeze(0).to(device)text_inputs = torch.cat([clip.tokenize(f"a photo of a {c}") for c in cifar100.classes]).to(device)
#Calculate featureswith torch.no_grad(): image_features = model.encode_image(image_input) text_features = model.encode_text(text_inputs)
#Pick the top 5 most similar labels for the imageimage_features /= image_features.norm(dim=-1, keepdim=True)text_features /= text_features.norm(dim=-1, keepdim=True)similarity = (100.0 * image_features @ text_features.T).softmax(dim=-1)values, indices = similarity[0].topk(5)
#Print the resultprint("\nTop predictions:\n")for value, index in zip(values, indices): print(f"{cifar100.classes[index]:>16s}: {100 * value.item():.2f}%")
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输出将如下所示(具体数字可能因计算设备的不同而略有不同):
Top predictions:
snake: 65.31% turtle: 12.29% sweet_pepper: 3.83% lizard: 1.88% crocodile: 1.75%
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Note that this example uses the encode_image() and encode_text() methods that return the encoded features of given inputs.
2.2 Linear-probe 评估
The example below uses scikit-learn to perform logistic regression on image features.
import osimport clipimport torch
import numpy as npfrom sklearn.linear_model import LogisticRegressionfrom torch.utils.data import DataLoaderfrom torchvision.datasets import CIFAR100from tqdm import tqdm
#Load the modeldevice = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"model, preprocess = clip.load('ViT-B/32', device)
#Load the datasetroot = os.path.expanduser("~/.cache")train = CIFAR100(root, download=True, train=True, transform=preprocess)test = CIFAR100(root, download=True, train=False, transform=preprocess)
def get_features(dataset): all_features = [] all_labels = [] with torch.no_grad(): for images, labels in tqdm(DataLoader(dataset, batch_size=100)): features = model.encode_image(images.to(device))
all_features.append(features) all_labels.append(labels)
return torch.cat(all_features).cpu().numpy(), torch.cat(all_labels).cpu().numpy()
#Calculate the image featurestrain_features, train_labels = get_features(train)test_features, test_labels = get_features(test)
#Perform logistic regressionclassifier = LogisticRegression(random_state=0, C=0.316, max_iter=1000, verbose=1)classifier.fit(train_features, train_labels)
#Evaluate using the logistic regression classifierpredictions = classifier.predict(test_features)accuracy = np.mean((test_labels == predictions).astype(float)) * 100.print(f"Accuracy = {accuracy:.3f}")
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Note that the C value should be determined via a hyperparameter sweep using a validation split.
3.更多资料参考：
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