OpenCLIP简介

介绍

 CLIP数据集来自LAION-5B(LAION-400M,LAION-2B,DataComp-1B,DFN-5B?),由50亿个图片以及图片对应的标签组成。包含23.2亿的英文描述,22.6亿个100+其他语言以及12.7亿的未知语。
 CLIP(Contrastive Language-Image Pretraining), 是OpenAI利用4亿张互联网上找到的图片,以及图片对应的Alternative文字训练的多模态模型。不仅可以拿来做常见的图片分类、目标检测,也可用来优化业务场景的商品搜索和内容推荐。CLIP能够基于视觉和语言相互关联的方式,实现无监督或弱监督的图像分类任务,并在多项视觉和语言任务中取得了优异的性能。Stable Diffusion V1中使用OpenAI的CLIP的 ViT-L/14进行文本嵌入。
 CLIP模型由两个主体部分组成:Text Encoder和Image Encoder。这两部分可以分别理解成文本和图像的特征提取器。CLIP模型采用了对比学习(Contrastive Learning)和预训练(Pre-Training)的方法,使得模型能够在大规模无标注数据上进行训练,并学习到具有良好泛化能力的特征表示。
 Image Encoder,CLIP使用“ViT-L/14@336px”这个模型,也就是架构为Large,patch_size = 14的ViT,同时在整个CLIP预训练结束后,用更高分辨率(336*336)的图片做了一个epoch的fine-tune
 Text Encoder,使用改进版的 Transformer,一个带有8个注意头的 63M 参数的12层512宽 Transformer 模型,CLIP借鉴的是GPT2的架构。
 对比学习是一种学习相似性度量的方法。假设一个batch中共有N对<图像,文字>对,那么它们过完各自的Encoder后,就会分别产生N条文字向量[T1,T2,…,TN] N条图片向量[I1,I2,…,IN] 这两组向量,将会分别过一次多模态Embedding(multimodal embedding) ,也就是在图中代表文字的紫色向量下,还有一层参数Wt(图中没有画出来),文字向量

微调 OpenCLIP 模型以适应自定义数据集是一项涉及多模态学习的任务,通常包括数据准备、模型配置、训练流程以及评估方法等多个方面。以下是一个详细的指南,帮助完成微调过程。 ### 数据准备 在微调 OpenCLIP 模型之前,需要准备一个自定义数据集,其中包含图像和对应的文本描述。数据格式通常为: - 图像文件(例如 PNG、JPEG) - 文本描述文件(通常是 JSON 或 CSV 格式,每条记录包含图像路径和对应的文本描述) 确保图像和文本对齐,并进行适当的预处理,包括图像缩放、裁剪以及文本分词等操作。 ### 模型配置 OpenCLIP 提供了多种视觉编码器(如 ViT-B/16、ViT-L/14)和文本编码器(如 RoBERTa、BERT)的组合。微调时可以选择一个合适的模型架构,例如: ```python import open_clip model_name = "ViT-B-16" pretrained = "openai" model, preprocess_train, preprocess_val = open_clip.create_model_and_transforms( model_name, pretrained=pretrained ) ``` 预训练权重可以通过 `pretrained` 参数加载,便于在自定义数据上进行微调。 ### 训练流程 1. **数据加载器**:构建数据加载器以批量提供数据。可以使用 `torch.utils.data.Dataset` 和 `DataLoader` 来加载图像和文本数据。 2. **损失函数**:OpenCLIP 通常使用对比损失(Contrastive Loss)来优化图像和文本之间的对齐关系。 3. **优化器**:可以使用 AdamW 或其他优化器进行参数更新。 4. **训练循环**:迭代训练数据,计算损失,并更新模型参数。 以下是一个简单的训练循环示例: ```python from torch.utils.data import DataLoader from torch.nn import CrossEntropyLoss import torch # 假设 dataloader 返回 (images, texts) optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=1e-4) loss_img = CrossEntropyLoss() loss_txt = CrossEntropyLoss() for epoch in range(10): # 假设训练10个epoch for images, texts in dataloader: images = images.to(device) texts = texts.to(device) logits_per_image, logits_per_text = model(images, texts) ground_truth = torch.arange(len(images)).to(device) total_loss = (loss_img(logits_per_image, ground_truth) + loss_txt(logits_per_text, ground_truth)) / 2 optimizer.zero_grad() total_loss.backward() optimizer.step() print(f"Epoch {epoch}, Loss: {total_loss.item()}") ``` ### 评估与部署 在微调完成后,可以通过计算图像-文本检索任务的准确率或使用其他相关指标(如 mAP)来评估模型性能。对于部署,可以将模型导出为 ONNX 格式或使用 PyTorch 的 `torchscript` 功能以提高推理效率。 ### 注意事项 - **硬件要求**:由于 OpenCLIP 模型较大,建议使用具有大内存的 GPU 进行训练。 - **学习率调整**:可以使用学习率调度器(如 `torch.optim.lr_scheduler`)动态调整学习率。 - **数据增强**:适当的数据增强(如随机裁剪、颜色扰动)可以提高模型泛化能力。 ### 参考资料 Qwen-VL-Chat 模型中使用了 OpenCLIP 的视觉编码器作为其组成部分之一,这表明 OpenCLIP 在实际应用中具有较高的灵活性和可扩展性 [^3]。
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