CLIP学习笔记

CLIP 学习笔记

论文：Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision

openAI在2021年2月发表对NLP和CV圈都很重要的一篇工作

主要是通过4亿个文本图片对，进行对比学习预训练，得到词和图片的embedding转换器，在图片分类zero-shot上达到很好效果，后续也可以接很多工作。

clip的github地址 openai/CLIP: Contrastive Language-Image Pretraining (github.com)

paper地址 [2103.00020] Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision (arxiv.org)

clip官网 CLIP: Connecting Text and Images (openai.com)

Playground

在学习CLIP之前，我们先动手玩一玩，这里可以查看clip github上给的交互代码 在colab notebook上进行加载模型进行尝试。

我根据clip官方写的交互代码改写的colab notebook代码地址

clip_playground.ipynb

官方分类效果图

我自己的结果

这科比模型一眼就认出来了，本身就具有名人识别功能，路飞也识别出来了，one piece还有一定概率，如果没有Luffy估计one piece概率就相对高了。

模型原理

推荐大家可以看一下b站讲解视频，讲的很不错CLIP 论文逐段精读【论文精读】_哔哩哔哩_bilibili

上图为模型整体结构，其实就是文字经过一个text encoder得到句向量，这里为512维，图片经过 image encoder得到图片向量 512维，通过计算相似度，计算对称loss，将文本和图片对作为正样本，其他作为负样本进行训练，下图为loss计算伪代码

数据集

之前工作数据集主要有三个数据集：

• MS-COCO (Lin et al., 2014)
• Visual Genome (Krishna et al., 2017)
• YFCC100M (Thomee et al., 2016)

其中前两个数据集质量很高，但都大约10w图片，而YFCC100M虽然1亿张图片，但质量较差过滤后仅剩下1500w张照片。OpenAI一看1500万数据，不够我塞牙缝的，于是下面数据集就诞生了。

WIT(WebImageText） OpenAI通过互联网构建4亿对（图片，文本）数据集，通过500,000查询，每个查询得到20,000个图像文本对。

训练细节

1. 图片处理时，只使用了随机裁剪来进行数据增强，最后控制softmax中logits范围的temperature参数之间作为训练参数，避免调参带来的巨大开销。
2. Image Encoder ResNet-50 ,Vit ，输入图片尺寸【3，224，224】
3. Text Encoder 使用12层512 hidden_size的transformer,使用BPE编码，词表大小49,152,最大序列长度为76，使用mask self-attention来保留模型初始化，并可以设置辅助目标来帮助text模型建模，作者将这部分left as future work.
4. 为了节省内存和加快训练，使用gradient checkpoint,half-precision Adam statistics,fp-16

不足

• 该模型在少样本上效果反而不如零样本，对如何在该模型上使用少样本进行领域优化提出了待解决的问题。
• 效果不如目前的state-of-the-art，当然如果直接零样本在各种领域上都不进行领域数据优化，就能beat当前的最好模型，那别人也不用玩了，但感觉也足够了，剩下加大数据量，模型大小，也不是我们这种穷人考虑的事情，就从方法上稍微考虑优化优化吧。

其他

之所以选择对比学习，而未选择预测学习，因为对比学习效率比预测高4倍左右。

模型实际应用

• 给一段视频，找到文字描述的那一帧，查监控的时候可以通过文字描述快速查找了，比如交通录像，查找车辆违规的帧，可能目前的模型还不太能理解违规的含义，就不同车相撞的帧应该可以查到。
• 图片检索，这给一个特别大的图片库，想从中检索到你想要的图片，如果这些图片还没有标题，描述什么的，用clip应该是目前最好的选择了。
• VQA任务，设置好问题prompt，然后添加候选的label进行分析相似度，这里可能由于promt的设置固定，表现效果不会很好，但可以想办法进行改进。

当然感觉还有很多应用，直接有相关的图片和文字embedding生成器，如果再接各种生成等等其他模型，create as you want.

总结

我认为这篇论文也是很经典的有钱人的工作，但有钱人的快乐就是那么朴素无华，效果就真的非常好，后续也成为了许多工作的基础，接下来我也再参考一些后续的工作，然后自己也做做实验，DALLE 2.0还没玩出来呢，感觉那个效果真滴好。