掌握未来：使用DFN5B-CLIP-ViT-H-14-378模型实现零样本图像分类-优快云博客

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_02436/article/details/144284057

掌握未来：使用DFN5B-CLIP-ViT-H-14-378模型实现零样本图像分类

DFN5B-CLIP-ViT-H-14-378 项目地址: https://gitcode.com/mirrors/apple/DFN5B-CLIP-ViT-H-14-378

在当今的机器学习领域，零样本图像分类是一项极具挑战性的任务，它要求模型能够识别未经训练的类别。这项技术的应用范围广泛，从智能监控、医疗诊断到自动化驾驶，都对这一能力有着迫切的需求。本文将向您介绍如何使用DFN5B-CLIP-ViT-H-14-378模型，一种基于对比语言-图像预训练的模型，来高效地完成零样本图像分类任务。

准备工作

环境配置要求

在使用DFN5B-CLIP-ViT-H-14-378模型之前，您需要确保您的计算环境满足以下要求：

Python 3.6 或更高版本
PyTorch 1.8 或更高版本
OpenCLIP 库

所需数据和工具

图像数据集：您可以根据实际需求选择合适的数据集。
文本标签：为图像数据集中的每个类别提供文本描述。
OpenCLIP：用于加载和运行模型。

模型使用步骤

数据预处理方法

在进行模型训练或推理之前，您需要对图像进行预处理。DFN5B-CLIP-ViT-H-14-378模型使用了中心裁剪的预处理方法，确保图像的输入尺寸与模型训练时的尺寸一致。

模型加载和配置

通过以下代码，您可以加载预训练的DFN5B-CLIP-ViT-H-14-378模型：

from open_clip import create_model_from_pretrained, get_tokenizer

model, preprocess = create_model_from_pretrained('https://huggingface.co/apple/DFN5B-CLIP-ViT-H-14-384')
tokenizer = get_tokenizer('ViT-H-14')

任务执行流程

加载模型和预处理数据后，您可以使用以下代码执行零样本图像分类任务：

import torch
import torch.nn.functional as F
from PIL import Image
from urllib.request import urlopen

# 加载图像
image_url = 'https://example.com/your_image.jpg'
image = Image.open(urlopen(image_url))
image = preprocess(image).unsqueeze(0)

# 定义文本标签
labels_list = ["a dog", "a cat", "a donut", "a beignet"]
text = tokenizer(labels_list, context_length=model.context_length)

# 推理
with torch.no_grad(), torch.cuda.amp.autocast():
    image_features = model.encode_image(image)
    text_features = model.encode_text(text)
    image_features = F.normalize(image_features, dim=-1)
    text_features = F.normalize(text_features, dim=-1)

    text_probs = torch.sigmoid(image_features @ text_features.T * model.logit_scale.exp() + model.logit_bias)

# 输出结果
zipped_list = list(zip(labels_list, [round(p.item(), 3) for p in text_probs[0]]))
print("Label probabilities: ", zipped_list)