ImageNet零样本准确率首次超过80%，地表最强开源CLIP模型更新
新智元报道
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【新智元导读】开源模型OpenCLIP达成ImageNet里程碑成就！
模型地址：https://huggingface.co/laion/CLIP-ViT-bigG-14-laion2B-39B-b160k
Zero-shot能力
Zero-shot能力
CLIP为何能Zero-Shot
CLIP为何能Zero-Shot
对比语言-图像预训练（CLIP, Contrastive Language-Image Pretraining）是 OpenAI 于2021年发布的一个主要基于Transformer的模型。
CLIP 由两个模型组成，一个Transformer编码器用于将文本转换为embedding，以及一个视觉Transformer（ViT）用于对图像进行编码。
CLIP内的文本和图像模型在预训练期间都进行了优化，以在向量空间中对齐相似的文本和图像。在训练过程中，将数据中的图像-文本对在向量空间中将输出向量推得更近，同时分离不属于一对的图像、文本向量。
CLIP与一般的分类模型之间有几个区别：
首先，OpenAI 使用从互联网上爬取下来的包含4亿文本-图像对的超大规模数据集进行训练，其好处在于：
1. CLIP的训练只需要「图像-文本对」而不需要特定的类标签，而这种类型的数据在当今以社交媒体为中心的网络世界中非常丰富。
2. 大型数据集意味着 CLIP 可以对图像中的通用文本概念进行理解的能力。
3. 文本描述（text descriptor）中往往包含图像中的各种特征，而不只是一个类别特征，也就是说可以建立一个更全面的图像和文本表征。
上述优势也是CLIP其建立Zero-shot能力的关键因素，论文的作者还对比了在ImageNet上专门训练的 ResNet-101模型和 CLIP模型，将其应用于从ImageNet 派生的其他数据集，下图为性能对比。
可以看到，尽管 ResNet-101是在ImageNet上进行训练的，但它在相似数据集上的性能要比 CLIP 在相同任务上的性能差得多。
在将 ResNet 模型应用于其他领域时，一个常用的方法是「linear probe」（线性探测），即将ResNet模型最后几层所学到的特性输入到一个线性分类器中，然后针对特定的数据集进行微调。
在CLIP论文中，线性探测ResNet-50与zero-shot的CLIP 进行了对比，结论是在相同的场景中，zero-shot CLIP 在多个任务中的性能都优于在ResNet-50中的线性探测。
不过值得注意的是，当给定更多的训练样本时，Zero-shot并没有优于线性探测。
用CLIP做Zero-shot分类
用CLIP做Zero-shot分类
从上面的描述中可以知道，图像和文本编码器可以创建一个512维的向量，将输入的图像和文本输入映射到相同的向量空间。
用CLIP做Zero-shot分类也就是把类别信息放入到文本句子中。
举个例子，输入一张图像，想要判断其类别为汽车、鸟还是猫，就可以创建三个文本串来表示类别：
T1代表车：a photo of a car
T2代表鸟：a photo of a bird
T3代表猫：a photo of a cat
将类别描述输入到文本编码器中，就可以得到可以代表类别的向量。
假设输入的是一张猫的照片，用 ViT 模型对其进行编码获取图像向量后，将其与类别向量计算余弦距离作为相似度，如果与T3的相似度最高，就代表图像的类别属于猫。
可以看到，类别标签并不是一个简单的词，而是基于模板「a photo of a {label}」的格式重新改写为一个句子，从而可以扩展到不受训练限制的类别预测。
实验中，使用该prompt模板在ImageNet的分类准确性上提高了1.3个百分点，但prompt模板并不总是能提高性能，在实际使用中需要根据不同的数据集进行测试。
Python实现
Python实现
想要快速使用CLIP做zero-shot分类也十分容易，作者选取了Hugging Face中的frgfm/imagenette数据集作为演示，该数据集包含10个标签，且全部保存为整数值。
使用 CLIP进行分类，需要将整数值标签转换为对应的文本内容。
在直接将标签和照片进行相似度计算前，需要初始化 CLIP模型，可以使用通过 Hugging Face transformers找到的 CLIP 实现。
文本transformer无法直接读取文本，而是需要一组称为token ID（或input _ IDs）的整数值，其中每个唯一的整数表示一个word或sub-word（即token）。
将转换后的tensor输入到文本transformer中可以获取标签的文本embedding
注意，目前CLIP输出的向量还没有经过归一化（normalize），点乘后获取的相似性结果是不准确的。
下面就可以选择一个数据集中的图像作测试，经过相同的处理过程后获取到图像向量。
将图像转换为尺寸为（1, 3, 224, 224）向量后，输入到模型中即可获得embedding
下一步就是计算图像embedding和数据集中的十个标签文本embedding之间的点积相似度，得分最高的即是预测的类别。
模型给出的结果为cassette player（盒式磁带播放器），在整个数据集再重复运行一遍后，可以得到准确率为98.7%
除了Zero-shot分类，多模态搜索、目标检测、 生成式模型如OpenAI 的 Dall-E 和 Stable disusion，CLIP打开了计算机视觉的新大门。
