深度学习论文: Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision

深度学习论文: Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision
Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision
PDF: https://arxiv.org/pdf/2103.00020.pdf
官方代码: https://github.com/OpenAI/CLIP
PyTorch代码: https://github.com/shanglianlm0525/CvPytorch
PyTorch代码: https://github.com/shanglianlm0525/PyTorch-Networks

1 概述

CLIP（对比性语言-图像预训练）是一个在各种（图像，文本）对上进行训练的神经网络。它可以通过自然语言指令，在给定图像的情况下预测最相关的文本片段，而不是直接为任务进行优化，类似于GPT-2和GPT-3的零样本能力。发现CLIP在ImageNet的“零样本”上与原始的ResNet50的性能相匹配，而且没有使用任何原始的128万个标记示例，克服了计算机视觉中的几个重要挑战。

2 CLIP (Contrastive Language-Image Pre-Training)

首先是构建CLIP，CLIP实际上是一个预训练模型，包括文本编辑和图像编辑器两部分，分别计算文本向量和图像向量的相似度，以预测它们是否为一对，如图1所示。CLIP将图像和文本先分别输入一个图像编码器image_encoder和一个文本编码器text_encoder，得到图像和文本的向量表示 $I_{f}$ 和 $T_{f}$ 。然后将图像和文本的向量表示映射到一个联合多通道空间，得到新的可直接进行比较的图像和文本的向量表示 $I_{e}$ 和 $T_{e}$ 。然后计算图像向量和文本向量之间的cosine相似度。最后，对比学习的目标函数就是让正样本对的相似度较高，负样本对的相似度较低。矩阵中非对角线上的元素都是负样本，n个正样本， $n^{2}-n$ 个负样本，有了正负样本，模型就可以通过对比学习的方式去训练了，不需要任何手工标注。但是这种无监督的训练方式，是需要大量的训练数据的。
在这里插入图片描述

CLIP核心实现的伪代码：
在这里插入图片描述
推理代码：

import torch
import clip
from PIL import Image

device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
model, preprocess = clip.load("ViT-B/32", device=device)

image = preprocess(Image.open("CLIP.png")).unsqueeze(0).to(device)
text = clip.tokenize(["a diagram", "a dog", "a cat"]).to(device)

with torch.no_grad():
    image_features = model.encode_image(image)
    text_features = model.encode_text(text)
    
    logits_per_image, logits_per_text = model(image, text)
    probs = logits_per_image.softmax(dim=-1).cpu().numpy()

print("Label probs:", probs)  # prints: [[0.9927937  0.00421068 0.00299572]]

在训练过程中，使用了5个不同的ResNet模型：ResNet-50，ResNet-101，4xResNet-50，16xResNet-50和64xResNet-50，以及3个ViT模型：ViT-B/32，ViT-B/16和ViT-L/14。训练时的迭代轮数为32，优化器使用Adam，并采用解耦权重衰减正则化技术，调度器采用余弦调度。初始超参数通过网格搜索确定。此外，训练过程中使用了半精度技术，并在训练完成后，再对稍大一些的336像素分辨率进行一个额外的训练轮数。最终，选择在336像素分辨率上表现最好的ViT-L/14作为后文所指的CLIP模型。

3 Experiments

3-1 Zero-Shot Transfer

CLIP实现零样本推理的方法是通过预训练获得文本和图像的特征，而没有分类头。为了解决这个问题，作者提出了一种利用自然语言的方法，即prompt template（提示模板）。对于ImageNet的类别，首先将其转化为句子的形式，例如"A photo of a {object}"。由于ImageNet有1000个类别，因此会生成1000个句子。然后，通过之前预训练好的文本编码器，这1000个句子可以得到1000个文本特征。

虽然可以直接使用类别单词来提取文本特征，但是在模型预训练时，与图像配对的都是句子，因此在推理时使用单词效果会下降。因此，使用句子作为提示更为有效。将待分类的图像送入图像编码器，得到其特征。然后，将图像特征与1000个文本特征计算余弦相似度，并选择最相似的文本特征对应的句子，从而完成分类任务。这种方法不仅限于这1000个类别，任何类别都可以使用。

通过这种方式，CLIP完全摆脱了分类标签的限制，无论是在训练还是推理过程中，都不需要预先定义好的标签列表。
在这里插入图片描述

import os
import clip
import torch
from torchvision.datasets import CIFAR100

# Load the model
device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
model, preprocess = clip.load('ViT-B/32', device)

# Download the dataset
cifar100 = CIFAR100(root=os.path.expanduser("~/.cache"), download=True, train=False)

# Prepare the inputs
image, class_id = cifar100[3637]
image_input = preprocess(image).unsqueeze(0).to(device)
text_inputs = torch.cat([clip.tokenize(f"a photo of a {
      
      c}") for c in cifar100.classes]).to(device)

# Calculate features
with torch.no_grad():
    image_features = model.encode_image(image_input)
    text_features = model.encode_text(text_inputs)

# Pick the top 5 most similar labels for the image
image_features /= image_features.norm(dim=-1, keepdim=True)
text_features /= text_features.norm(dim=-1, keepdim=True)
similarity = (100.0 * image_features @ text_features.T).softmax(dim=-1)
values, indices = similarity[0].topk(5)

# Print the result
print("\nTop predictions:\n")
for value, index in zip(values, indices):
    print(f"{
      
      cifar100.classes[index]:>16s}: {
      
      100 * value.item():.2f}%")

3-2 Representation Learning

Fine-tuning 与 linear probe

Linear probe：把一个训练好的模型冻结住，只训练最后一层的分类头去做分类任务。
Fine tune：对整个模型参数进行端到端的训练

CLIP 的作者选择了linear probe的方法进行预训练模型在其他数据集上表现的对比。
在这里插入图片描述

import os
import clip
import torch

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision.datasets import CIFAR100
from tqdm import tqdm

# Load the model
device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
model, preprocess = clip.load('ViT-B/32', device)

# Load the dataset
root = os.path.expanduser("~/.cache")
train = CIFAR100(root, download=True, train=True, transform=preprocess)
test = CIFAR100(root, download=True, train=False, transform=preprocess)


def get_features(dataset):
    all_features = []
    all_labels = []
    
    with torch.no_grad():
        for images, labels in tqdm(DataLoader(dataset, batch_size=100)):
            features = model.encode_image(images.to(device))

            all_features.append(features)
            all_labels.append(labels)

    return torch.cat(all_features).cpu().numpy(), torch.cat(all_labels).cpu().numpy()

# Calculate the image features
train_features, train_labels = get_features(train)
test_features, test_labels = get_features(test)

# Perform logistic regression
classifier = LogisticRegression(random_state=0, C=0.316, max_iter=1000, verbose=1)
classifier.fit(train_features, train_labels)

# Evaluate using the logistic regression classifier
predictions = classifier.predict(test_features)
accuracy = np.mean((test_labels == predictions).astype(float)) * 100.
print(f"Accuracy = {
      
      accuracy:.3f}")