clip_text_span 项目使用教程

clip_text_span 项目使用教程

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

1. 项目目录结构及介绍

clip_text_span/
├── 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，指定哪些文件或目录不需要被 Git 追踪。
• LICENSE.txt: 项目的开源许可证文件，本项目使用 MIT 许可证。
• README.md: 项目的说明文档，包含项目的概述、安装和使用说明。
• compute_ablations.py: 用于计算模型中某些层的平均值。
• compute_complete_text_set.py: 用于计算完整的文本集。
• compute_prs.py: 用于计算投影残差流组件。
• compute_segmentations.py: 用于计算图像分割结果。
• compute_text_projection.py: 用于计算文本投影。
• compute_text_set_projection.py: 用于计算文本集的投影。
• compute_use_specific_heads.py: 用于计算特定注意力头的使用情况。
• demo.ipynb: 一个 Jupyter Notebook 文件，包含项目的演示代码。
• environment.yml: Conda 环境配置文件，用于创建项目的运行环境。
• nns.ipynb: 另一个 Jupyter Notebook 文件，用于演示最近邻搜索。
• prs_hook.py: 用于处理投影残差流的钩子函数。

2. 项目的启动文件介绍

demo.ipynb

demo.ipynb 是一个 Jupyter Notebook 文件，提供了项目的演示代码。通过运行这个 Notebook，用户可以了解如何使用项目中的主要功能，例如图像分割和文本投影。

nns.ipynb

nns.ipynb 是另一个 Jupyter Notebook 文件，主要用于演示最近邻搜索功能。用户可以通过运行这个 Notebook 来了解如何使用项目中的最近邻搜索功能。

3. 项目的配置文件介绍

environment.yml

environment.yml 是 Conda 环境配置文件，用于创建项目的运行环境。用户可以通过以下命令创建并激活环境：

conda env create -f environment.yml
conda activate prsclip

README.md

README.md 是项目的说明文档，包含了项目的概述、安装和使用说明。用户在开始使用项目之前，应该仔细阅读这个文件，以了解项目的背景、安装步骤和使用方法。

LICENSE.txt

LICENSE.txt 是项目的开源许可证文件，本项目使用 MIT 许可证。用户在使用项目时需要遵守该许可证的规定。

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