CLIP探索笔记

CLIP探索笔记

记录CLIP的流水账，训练和推理是如何完成的？
每一次阅读都有不同的领悟和发现，一些简单的想法。

官方信息

• Code
• Paper
• Blog
• 只有预测代码+模型，没有训练代码

它想干嘛？

他想做一个分类任务，一个模糊分类的任务；
他还可以做图文匹配；

训练阶段

• Text Encoder不需要训练，直接拿现成的文本模型来用就可以了，比如GPT，提取文本特征

  • Text Encoder可以是Bert, GPT
  • 作者统一采用GPT-2里的Transformer结构; 对于base size model，使用63M-parameter 12-layer 512-width model with 8 attention heads; model width则随着image encoder的size增加而增加。 输入句子的最大长度为76。

• Image Encoder需要训练，提取图片特征

  • Image Encoder模型可以是vgg，resnet，vit等
  • 代码中用的是CNN，resnet结构

• 计算余弦相似度

  • 论文中给出了伪代码，文本特征和图像特征，分别和真实标签特征做相似度计算，然后再求平均

• 对角线是正样本

计算LOSS的伪代码

推理阶段

• 对一张图，给出预设文本提示（任意n个），预设答案n个
  • 预设的文本提示很重要，影响特征值对比
  • 文本的预测是模糊预测的，比如：一只猪 或 有一头猪，和之前的VGG，resnet直接输出label值不同；
  • 以前咱们是直接预测是猫或是狗，CLIP说 我们不这样干，不做精准的文本预测，我们考虑做相关性预测
• 计算图像数据的特征
• 计算图像特征和文本特征的相似度，相似度最高的就是答案

实验对比

代码测试

Hugging Face

代码复现

Flickr30k图像标注数据集下载及使用方法

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