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CLIP：基于自然语言监督信号的迁移视觉模型

2月25月随笔：

    最近在关注自动标注领域的工作，发现了一篇有趣的文章：openai的多模态对比学习《基于自然语言监督信号的迁移视觉网络模型》，在imagenet 上zero shot 效果和有监督训练好的ResNet 50媲美(⊙o⊙)

     其实从bert 开始，自然语言处理和计算机视觉的结合就势不可挡，之后的各种vision transform 更是如同雨后春笋，但clip 是第一次把图片与文字的结合做到了极致。

CLIP：基于自然语言监督信号的迁移视觉模型_第1张图片 

    原理简单有效：有n个图片文本对，使用编码器分别提取出n个文本和n个图像特征，clip在这些特征上做对比学习（特征矩阵对角线为正样本）。对于任何新数据集里的任意图片，clip 只需要计算图片特征向量和每一个类别的文本向量的余弦，返回最大值对应的类别即可。

CLIP：基于自然语言监督信号的迁移视觉模型_第2张图片 

    clip说是zero shot ，但通过在预训练阶段提供大量文本-图片对形式的“标签"为模型训练提供了一定的监督（不愧是财大气粗的openai ，直接给整了有4亿个低噪声的图片文本对的超级数据集外加8个tpu 年的训练周期(๑°⌓°๑)）不过直接通过自然语言而非绝对标签学习图像内容更符合人类直觉，也和我们自己的学习过程与判别逻辑更相似。所以clip 的泛化性能好得离谱，什么做OCR ，情绪识别或自然语言图片检索都不在话下（ios相册搜索赶紧升级呀）。

到手时间到！

尝试用clip 自带的demo程序做了一个简陋的情绪识别查询（把情绪形容词作为待配对文本信息即可）↘

CLIP：基于自然语言监督信号的迁移视觉模型_第3张图片

对付一般的现实图片 ，简直绝杀，最大值比其他值高了1到3个数量级

CLIP：基于自然语言监督信号的迁移视觉模型_第4张图片

 

clip 强大之处在于优秀的泛化性能，动画图片也不在话下

    cv 与nlp这俩最热门的领域算是打通了计算机读与看的隔阂，有点期待人工智能兼具五感的情形(๑‾ ꇴ ‾๑)

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