chinese-clip-vit-base-patch16

chinese-clip-vit-base-patch16

中文数据驱动的多模态对比学习工具

项目通过ViT和RoBERTa实现了中文CLIP模型,支持图像和文本的嵌入计算及相似性分析,具备零样本学习和图文检索功能。该模型在多项基准测试中表现优秀,包括MUGE、Flickr30K-CN等。结合其官方API,用户可轻松实现多场景中的图文转换与识别。详细信息和实施教程可在GitHub获取。

Github模型开源项目零样本学习深度学习Chinese-CLIP图像识别Huggingface多模态检索

项目介绍

Chinese-CLIP-ViT-Base-Patch16是中文CLIP的基础版本,使用ViT-B/16作为图像编码器,RoBERTa-wwm-base作为文本编码器。该项目在一个规模约为两亿的中文图文对数据集上简单实现了CLIP。更多细节可以参考技术报告(https://arxiv.org/abs/2211.01335)和GitHub仓库(https://github.com/OFA-Sys/Chinese-CLIP)。

与官方API的集成使用

项目团队提供了简单的代码示例,展示如何使用Chinese-CLIP的API来计算图像和文本的嵌入及相似度。

from PIL import Image import requests from transformers import ChineseCLIPProcessor, ChineseCLIPModel model = ChineseCLIPModel.from_pretrained("OFA-Sys/chinese-clip-vit-base-patch16") processor = ChineseCLIPProcessor.from_pretrained("OFA-Sys/chinese-clip-vit-base-patch16") url = "https://clip-cn-beijing.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/pokemon.jpeg" image = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw) texts = ["杰尼龟", "妙蛙种子", "小火龙", "皮卡丘"] inputs = processor(images=image, return_tensors="pt") image_features = model.get_image_features(**inputs) image_features = image_features / image_features.norm(p=2, dim=-1, keepdim=True) inputs = processor(text=texts, padding=True, return_tensors="pt") text_features = model.get_text_features(**inputs) text_features = text_features / text_features.norm(p=2, dim=-1, keepdim=True) inputs = processor(text=texts, images=image, return_tensors="pt", padding=True) outputs = model(**inputs) logits_per_image = outputs.logits_per_image probs = logits_per_image.softmax(dim=1)

如果对仅使用API感到不够满足,可以前往GitHub仓库查看更多关于训练和推理的细节。

实验结果

在多项中文文本与图像检索任务中,Chinese-CLIP展现了良好的表现:

  • MUGE文本到图像检索方面,CN-CLIP在所有指标上表现优异,例如,在零样本的条件下,R@1为63.0,使用微调后提升到68.9。

  • Flickr30K-CN检索中的文本到图像和图像到文本任务中,CN-CLIP在微调条件下的R@1分别达到了83.8和95.3。

  • COCO-CN检索相似地展现出强竞争力,文本到图像和图像到文本任务在微调后的R@1分别为81.5和83.5。

  • 零样本图像分类任务中,CN-CLIP在多个数据集上同样保持高水准,例如在CIFAR10数据集上R@1达到96.0。

引用

若您认为Chinese CLIP对您的研究有帮助,欢迎引用相关论文:

@article{chinese-clip,
  title={Chinese CLIP: Contrastive Vision-Language Pretraining in Chinese},
  author={Yang, An and Pan, Junshu and Lin, Junyang and Men, Rui and Zhang, Yichang and Zhou, Jingren and Zhou, Chang},
  journal={arXiv preprint arXiv:2211.01335},
  year={2022}
}

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