CLIP4Cir 开源项目教程

CLIP4Cir 开源项目教程

CLIP4Cir[ACM TOMM 2023] - Composed Image Retrieval using Contrastive Learning and Task-oriented CLIP-based Features项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/cl/CLIP4Cir

项目介绍

CLIP4Cir 是一个基于对比学习和任务导向的 CLIP 特征的组合图像检索项目。该项目在 ACM TOMM 2023 中被提出，旨在通过结合 CLIP 特征实现高效的图像检索。CLIP4Cir 使用 PyTorch 框架，并提供了详细的文档和示例代码，方便开发者快速上手和应用。

项目快速启动

环境准备

1. 克隆项目仓库：

   git clone https://github.com/ABaldrati/CLIP4Cir.git
   cd CLIP4Cir
   

2. 安装依赖：

   pip install -r requirements.txt
   

训练模型

以下是一个简单的训练命令示例：

python train.py --dataset CIRR --api-key your_comet_api_key --workspace your_comet_workspace --experiment-name your_experiment_name --projection-dim 2560 --hidden-dim 5120 --num-epochs 300 --clip-model-name RN50x4 --clip-model-path path_to_fine_tuned_CLIP --combiner-lr 2e-5 --batch-size 4096 --clip-bs 32 --transform targetpad --target-ratio 1.25 --save-training --save-best --validation-frequency 1

验证模型

验证模型的命令如下：

python validate.py --dataset CIRR --combining-function combiner --combiner-path path_to_trained_Combiner --projection-dim 2560 --hidden-dim 5120 --clip-model-name RN50x4 --clip-model-path path_to_fine_tuned_CLIP --target-ratio 1.25

应用案例和最佳实践

应用案例

CLIP4Cir 可以应用于多种场景，如时尚图像检索、商品推荐系统等。例如，在时尚领域，可以通过输入描述性文本检索相关的时尚图片，从而帮助设计师和消费者快速找到灵感或商品。

最佳实践

1. 数据预处理：确保输入的图像和文本数据经过适当的预处理，以符合模型的输入要求。
2. 超参数调优：根据具体任务调整模型的超参数，如学习率、批大小等，以获得最佳性能。
3. 模型评估：定期评估模型在验证集上的表现，并保存最佳模型。

典型生态项目

CLIP4CirDemo

CLIP4CirDemo 是 CLIP4Cir 的一个演示项目，提供了实时的图像检索演示和训练代码。该项目在 CVPR 2022 中被提出，并提供了详细的文档和示例代码，方便开发者快速上手和应用。

相关资源

• GitHub 仓库：CLIP4Cir
• 演示页面：CLIP4CirDemo
• 论文：ACM TOMM 2023

通过以上内容，您可以快速了解和使用 CLIP4Cir 开源项目，并将其应用于实际的图像检索任务中。

CLIP4Cir[ACM TOMM 2023] - Composed Image Retrieval using Contrastive Learning and Task-oriented CLIP-based Features项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/cl/CLIP4Cir