Openai连接文本和图像CLIP模型(Huggingface版)zero-shot分类代码案例

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今天和大家分享一篇关于Opinai神作CLIP模型
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文章目录

Openai连接文本和图像CLIP模型(Huggingface版)zero-shot分类代码案例
前言
一、CLIP是什么？
二、如何用CLIP实现zero-shot分类
三、其他CLIP的运用
总结

前言

2021年见证了vision transformer的大爆发，随着谷歌提出ViT之后，一大批的vision transformer的工作席卷计算机视觉任务。除了vision transformer，另外一个对计算机视觉影响比较大的工作就是Open AI在2021年1月份发布的DALL-E和CLIP，这两个都属于结合图像和文本的多模态模型，其中DALL-E是基于文本来生成模型的模型，而CLIP是用文本作为监督信号来训练可迁移的视觉模型，这两个工作也像ViT一样带动了一波新的研究高潮。这篇文章将首先介绍CLIP的原理以及如何用CLIP实现zero-shot分类，然后我们将讨论CLIP背后的动机，最后文章会介绍CLIP的变种和其它的一些应用场景。

一、CLIP是什么？

CLIP的英文全称是Contrastive Language-Image Pre-training，即一种基于对比文本-图像对的预训练方法或者模型。CLIP是一种基于对比学习的多模态模型，与CV中的一些对比学习方法如moco和simclr不同的是，CLIP的训练数据是文本-图像对：一张图像和它对应的文本描述，这里希望通过对比学习，模型能够学习到文本-图像对的匹配关系。如下图所示，CLIP包括两个模型：Text Encoder和Image Encoder，其中Text Encoder用来提取文本的特征，可以采用NLP中常用的text transformer模型；而Image Encoder用来提取图像的特征，可以采用常用CNN模型或者vision transformer。作者看到一般使用vit较多，可能因为vit效果比CNN更好。
在这里插入图片描述
这里对提取的文本特征和图像特征进行对比学习。对于一个包含N个文本-图像对的训练batch，将N个文本特征和N个图像特征两两组合，CLIP模型会预测出N方个可能的文本-图像对的相似度，这里的相似度直接计算文本特征和图像特征的余弦相似性（cosine similarity），即上图所示的矩阵。这里共有N个正样本，即真正属于一对的文本和图像（矩阵中的对角线元素），而剩余的N方-N个文本-图像对为负样本，那么CLIP的训练目标就是最大N个正样本的相似度，同时最小化N方-N个负样本的相似度。
为了训练CLIP，OpenAI从互联网收集了共4个亿的文本-图像对。

二、如何用CLIP实现zero-shot分类

上面我们介绍了CLIP的原理，可以看到训练后的CLIP其实是两个模型，除了视觉模型外还有一个文本模型，那么如何对预训练好的视觉模型进行迁移呢？与CV中常用的先预训练然后微调不同，CLIP可以直接实现zero-shot的图像分类，即不需要任何训练数据，就能在某个具体下游任务上实现分类，这也是CLIP亮点和强大之处。用CLIP实现zero-shot分类很简单，只需要简单的两步：

根据任务的分类标签构建每个类别的描述文本：A photo of {label}，然后将这些文本送入Text Encoder得到对应的文本特征，如果类别数目为[公式]，那么将得到[公式]个文本特征；
将要预测的图像送入Image Encoder得到图像特征，然后与[公式]个文本特征计算缩放的余弦相似度（和训练过程一致），然后选择相似度最大的文本对应的类别作为图像分类预测结果，进一步地，可以将这些相似度看成logits，送入softmax后可以到每个类别的预测概率。
在这里插入图片描述

代码如下（示例）：

from PIL import Image
from transformers import CLIPProcessor,CLIPModel

model = CLIPModel.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch32")
processor = CLIPProcessor.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch32")
#这里加入自己图片的地址就行
image = Image.open('xxx.jpg')
#这里加入类别的标签类别
text = ['plane','car','dog','bird']
inputs = processor(text=text,images = image,return_tensors="pt",padding=True)
outputs = model(**inputs)
logits_per_image = outputs.logits_per_image
probs = logits_per_image.softmax(dim=1)

for i in range(len(text)):
    print(text[i],":",probs[0][i])

可以看到结果还是相当不错的
在这里插入图片描述

使用CLIP进行zero-shot分类，另外一个比较重要的地方是文本描述的生成，上面的例子我们采用分类标签，但其实也有其它选择，比如我们直接用类别标签，这其实属于最近NLP领域比较火的一个研究：prompt learning或者prompt engineering，具体可以见我之前写过的一篇关于prompt learning的文章
https://blog.csdn.net/weixin_53280379/article/details/125113370?spm=1001.2014.3001.5502

三、其他CLIP的运用

1.视频理解
CLIP是基于文本-图像对来做的，但是它可以扩展到文本-视频，比如VideoCLIP就是将CLIP应用在视频领域来实现一些zero-shot视频理解任务。
2.图像生成
VQGAN+CLIP实现各种图像生成模型。特别好玩，和dall-e差不多效果。
等等其实还有好多，分割，检测其实能做的很多，也有很多非常好的论文。