CLIP PRS 项目使用教程

CLIP PRS 项目使用教程

clip_prs official implementation of "Interpreting CLIP's Image Representation via Text-Based Decomposition" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cl/clip_prs

1. 项目目录结构及介绍

clip_prs/
├── images/
├── output_dir/
├── text_descriptions/
├── utils/
├── .gitignore
├── LICENSE.txt
├── README.md
├── compute_ablations.py
├── compute_complete_text_set.py
├── compute_prs.py
├── compute_segmentations.py
├── compute_text_projection.py
├── compute_text_set_projection.py
├── compute_use_specific_heads.py
├── demo.ipynb
├── environment.yml
├── nns.ipynb
├── prs_hook.py

目录结构介绍

• images/: 存放项目中使用的图像文件。
• output_dir/: 存放项目运行时生成的输出文件。
• text_descriptions/: 存放文本描述文件，用于文本到图像的映射。
• utils/: 存放项目中使用的工具函数和辅助代码。
• .gitignore: Git 忽略文件配置。
• LICENSE.txt: 项目许可证文件。
• README.md: 项目说明文档。
• compute_ablations.py: 计算模型中各层的平均消融效果。
• compute_complete_text_set.py: 计算完整的文本集投影。
• compute_prs.py: 计算投影残差流组件。
• compute_segmentations.py: 计算图像分割结果。
• compute_text_projection.py: 计算文本投影。
• compute_text_set_projection.py: 计算文本集投影。
• compute_use_specific_heads.py: 计算使用特定注意力头的结果。
• demo.ipynb: 项目演示 Jupyter Notebook。
• environment.yml: 项目依赖环境配置文件。
• nns.ipynb: 最近邻搜索演示 Jupyter Notebook。
• prs_hook.py: 项目中使用的钩子函数。

2. 项目启动文件介绍

compute_prs.py

该文件是项目的主要启动文件，用于计算投影残差流组件。可以通过以下命令启动：

python compute_prs.py --dataset imagenet --device cuda:0 --model ViT-H-14 --pretrained laion2b_s32b_b79k --data_path <PATH>

参数说明

• --dataset: 指定数据集，例如 imagenet。
• --device: 指定计算设备，例如 cuda:0。
• --model: 指定使用的模型，例如 ViT-H-14。
• --pretrained: 指定预训练模型的名称，例如 laion2b_s32b_b79k。
• --data_path: 指定数据路径。

3. 项目配置文件介绍

environment.yml

该文件是项目的依赖环境配置文件，用于创建 Conda 环境。可以通过以下命令创建环境：

conda env create -f environment.yml
conda activate prsclip

配置文件内容

name: prsclip
channels:
  - defaults
dependencies:
  - python=3.8
  - pytorch=1.8.0
  - torchvision=0.9.0
  - cudatoolkit=11.1
  - pip
  - pip:
    - numpy
    - matplotlib
    - scikit-learn

配置文件说明

• name: 指定环境名称，例如 prsclip。
• channels: 指定 Conda 通道，例如 defaults。
• dependencies: 指定依赖包，包括 Python 版本、PyTorch 版本、CUDA 版本等。

通过以上配置文件，可以快速搭建项目运行所需的环境。

clip_prs official implementation of "Interpreting CLIP's Image Representation via Text-Based Decomposition" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cl/clip_prs