⌈ 传知代码 ⌋ 【CLIP】文本也能和图像配对

news2024/10/5 19:17:31

💛前情提要💛

本文是传知代码平台中的相关前沿知识与技术的分享~

接下来我们即将进入一个全新的空间，对技术有一个全新的视角~

本文所涉及所有资源均在传知代码平台可获取

以下的内容一定会让你对AI 赋能时代有一个颠覆性的认识哦！！！

以下内容干货满满，跟上步伐吧~

📌导航小助手📌

💡本章重点
🍞一. 概述
🍞二. 算法介绍
🍞三. 演示效果
🍞四. 核心逻辑
🫓总结

💡本章重点

【CLIP】文本也能和图像配对

🍞一. 概述

模态： 数据的一种形式，如图像、文本、声音、点云等。

多模态学习，就是利用模型同时处理多个模态数据，有助于提高模型的准确性和泛化能力。在自动驾驶场景中，为了准确感知周围交通环境，在车载系统中，通常装载多种传感器，包括相机和激光雷达。

相机影像能够提供丰富的纹理信息，但其中包含的景物深度信息可能会有所损失；利用激光雷达生成的点云，能够为周边环境提供精确的3D信息，但是点云本身具有较大的稀疏性。

同时使用上述两种模态作为输入，能够使模型更好的感知周边环境。

🍞二. 算法介绍

在这里插入图片描述

CLIP的基本原理是通过 对比学习 让模型区分正样本和负样本。

为了实现这一目标，CLIP使用了一个多模态编码器，它由两个子编码器组成：图像编码器可以是基于卷积神经网络（CNN）或者视觉变换器（ViT）的模型；

文本编码器则是一个基于Transformer的模型。

CLIP通过一个 线性投影 将每个编码器的表示映射到 多模态嵌入空间，通过联合训练图像编码器和文本编码器来最大化批次中N个真实对的图像和文本嵌入的余弦相似度，通过计算余弦相似度来衡量图像和文本之间的匹配程度。

🍞三. 演示效果

在这里插入图片描述

🍞四. 核心逻辑

将图片和文本分别通过图像编码器和文本编码器得到特征I_f与T_f；
之后通过线性投影，将特征转换到多模态嵌入空间的向量I_E与T_e；
最后计算图像文本对之间的相似度，以及交叉熵损失；

# image_encoder - ResNet or Vision Transformer 
# text_encoder - CBOW or Text Transformer 
# I[n, h, w, c] - minibatch of aligned images 
# T[n, l] - minibatch of aligned texts 
# W_i[d_i, d_e] - learned proj of image to embed 
# W_t[d_t, d_e] - learned proj of text to embed 
# t - learned temperature parameter 
# extract feature representations of each modality 

I_f = image_encoder(I)   #[n, d_i] 
T_f = text_encoder(T)  #[n, d_t] 

# joint multimodal embedding [n, d_e] 
I_e = l2_normalize(np.dot(I_f, W_i), axis=1) 
T_e = l2_normalize(np.dot(T_f, W_t), axis=1) 

# scaled pairwise cosine similarities [n, n] 
logits = np.dot(I_e, T_e.T) * np.exp(t) 

# symmetric loss function 
labels = np.arange(n) 
loss_i = cross_entropy_loss(logits, labels, axis=0) 
loss_t = cross_entropy_loss(logits, labels, axis=1) 
loss = (loss_i + loss_t)/2

使用方式

修改文字和图像，获得两者之间的相似度

import clip
import os
import torch
from PIL import Image 
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

os.environ["KMP_DUPLICATE_LIB_OK"]="TRUE"

device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"

model,preprocess = clip.load("ViT-B/32",device=device)
descriptions = {
    "cat":"a type of pet",
    "guitar":"musician always use"
    }

original_images=[]
images=[]
texts=[]

for filename in [filename for filename in os.listdir('./images')if filename.endswith('png') or filename.endswith('.jpg')]:
    name = filename.split('.')[0]
    image = Image.open(os.path.join('./images',filename)).convert("RGB")
    original_images.append(image)
    images.append(preprocess(image))
    texts.append(descriptions[name])
image_input = torch.tensor(np.stack(images))
text_tokens = clip.tokenize(["This is "+ desc for desc in texts])
with torch.no_grad():
    image_features = model.encode_image(image_input).float()
    text_features = model.encode_text(text_tokens).float()
image_features /= image_features.norm(dim=-1, keepdim=True)
text_features /= text_features.norm(dim=-1, keepdim=True)
similarity = text_features.cpu().numpy() @ image_features.cpu().numpy().T
count = len(descriptions)

plt.figure(figsize=(20, 14))
plt.imshow(similarity, vmin=0.1, vmax=1.0)
# plt.colorbar()
plt.yticks(range(count), texts, fontsize=18)
plt.xticks([])
for i, image in enumerate(original_images):
    plt.imshow(image, extent=(i - 0.5, i + 0.5, -1.6, -0.6), origin="lower")
for x in range(similarity.shape[1]):
    for y in range(similarity.shape[0]):
        plt.text(x, y, f"{similarity[y, x]:.2f}", ha="center", va="center", size=12)

for side in ["left", "top", "right", "bottom"]:
  plt.gca().spines[side].set_visible(False)

plt.xlim([-0.5, count - 0.5])
plt.ylim([count + 0.5, -2])

plt.title("Cosine similarity between text and image features", size=20)
plt.show()

在这里插入图片描述

部署方式

# 利用如下代码创建环境
conda install --yes -c pytorch pytorch=1.7.1 torchvision cudatoolkit=11.0
pip install ftfy regex tqdm
pip install git+https://github.com/openai/CLIP.git