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CLIP的主要目标是通过对比学习#xff0c;学习匹配图像和文本。CLIP最主要的作用#xff1a;可以将文本和图像表征映射到同一个表示空间
这是通过训练模型来预测哪个图像属于给定的文本#xff0c;反之亦然。在训练过程中#…Contrastive Language-Image Pre-Training
CLIP的主要目标是通过对比学习学习匹配图像和文本。CLIP最主要的作用可以将文本和图像表征映射到同一个表示空间
这是通过训练模型来预测哪个图像属于给定的文本反之亦然。在训练过程中模型学会了将图像和文本编码成统一的向量空间这使得它能够在语言和视觉上理解它们之间的关系。
通过训练模型来预测哪个图像属于给定的文本反之亦然。在训练过程中模型学会了将图像和文本编码成统一的向量空间这使得它能够在语言和视觉上理解它们之间的关系。
CLIP可以识别图像中的物体、场景、动作等元素同时也能够理解与图像相关的文本例如标签、描述、标题等。CLIP已被证明在视觉和语言任务上具有出色的表现。
数据输入text-image pairs 定义 论文中采用的两种文本编码器CBOW或者Text TransformerBERT family model 论文中采用的两种图像编码器ResNet和Vision Transformer ViT 定义了两个投影矩阵W_i和W_t用于将文本及图像特征映射到相同维度大小。 temperature参数用于控制softmax后的结果temperature 1 时模型倾向于给出更加极端的预测值more confidence)temperture 1 的时候模型预测值在更接近0.5 (less confidence) step 1 : 编码 通过图像文本编码器得分图像和文本特征。 step2 : 投影 首先通过投影矩阵将图像及文本特征映射到相同的维度大小在进行L2 normalization 使得之后的点积操作直接等效于cosine similarity) step3: 相似度计算 点积运算计算文本-图像的cosine similarity得到 n x n 矩阵的logits模型预测越接近1则说明模型预测该文本-图像对是配对的否则不配对。 step4: 计算loss 已知 logits 矩阵对角线的文本和图像是配对的非对角线元素不配对因此构造训练标签 np.arange(n)然后分别在图像维度axis0) 和文本维度axis1)计算loss。 以图像维度为例简单说明一下这里的逻辑因为在计算相似度的时候图像特征矩阵文本特征矩阵得到的 n x n 矩阵第一个n 代表的图像因此我们在axis0 计算图像维度的loss。
