Yolo-World网络模型结构及原理分析（二）——文本编码器

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前言

YOLO-World 模型中的文本编码器部分主要负责将文本信息转换为可用于模型进一步处理的嵌入表示，以下是对 YOLO-World 中文本编码器主要内容。

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文本编码器 Text Encoder

由于在yolo-world网络中主要利用预训练的CLIP模型将输入文本（如类别名称、名词短语或对象描述）编码为文本嵌入，那么我们就着重看一下clip模型中的文本编码部分。

1. 文本编码器的主要功能

1. 文本表示：将输入的文本转换为高维向量表示，这些向量捕捉文本的语义信息。
2. 多模态学习：与图像编码器一起，通过对比学习的方式，学习图像和文本之间的关联。

2. CLIP 文本编码器的详细工作流程

2.1 输入文本处理

• Tokenization（分词）：首先，输入的自然语言文本被分割成一系列的token。在YOLO-World 使用简单的 n-gram 算法来提取名词短语。这种方法是一种基于统计的语言模型，能够从文本中识别出常见的词组或短语。分词后，模型根据预定义的词汇表将每个词汇映射到一个唯一的ID。词汇表是在预训练阶段根据大量文本数据构建的，每个词汇或标记都对应一个索引。

from transformers import GPT2Tokenizer
input_text = "A cat sits on the mat.
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')
tokens = tokenizer.tokenize(input_text)
tokens_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens)
print(tokens)         # ['A', 'Ġcat', 'Ġsits', 'Ġon', 'Ġthe', 'Ġmat', '.']
print(tokens_ids)     # [32, 5778, 1374, 319, 262, 2682, 13]

• Adding Special Tokens（添加特殊标记）：在分词后，CLIP会在文本的开头和结尾添加特殊标记，例如[CLS]和[SEP]，分别表示句子的开始和结束。这些标记有助于模型理解文本的边界。

Input Text: "A cat sits on the mat."

Step 1: Tokenization
Tokens: ["[CLS]", "A", "cat", "sits", "on", "the", "mat", "[SEP]"]

Step 2: Token and Position Embeddings
Token Embeddings: [e_cls, e_A, e_cat, e_sits, e_on, e_the, e_mat, e_sep