Klasyfikacja obrazów zero-shot

Modele multimodalne z Hugging Face

James Chapman

Curriculum Manager, DataCamp

CLIP

  • Contrastive Language-Image Pre-training
  • Ocena podobieństwa między obrazami a tekstem
  • Wytrenowany na 400M parach obraz-tekst
  • Dwa enkodery:
    • Enkoder wizyjny
    • Enkoder tekstu
  • Dopasowane pary obraz-tekst dają podobne wektory

Diagram kodowania tekstu i obrazu przez CLIP

1 https://openai.com/index/clip/
Modele multimodalne z Hugging Face

Uczenie zero-shot

  • Wykonywanie zadań, do których model nie był trenowany

Ranking zero-shot dla samolotu

1 https://openai.com/index/clip/
Modele multimodalne z Hugging Face

Przypadek użycia: kategoryzacja produktów

from datasets import load_dataset
import matplotlib.pyplot as plt

dset = "rajuptvs/ecommerce_products_clip"
dataset = load_dataset(dset)

print(dataset["train"][0]["Description"])
plt.imshow(dataset["train"][0]["image"]) plt.show()
Blive High quality premium Full sleeves printed 
Shirt direct from the manufacturers.Gives you 
a clean and classy look while also 
making you feel comfortable.Trusted 
brand online and no compromise on quality.

Zdjęcie koszuli z zestawu danych

Modele multimodalne z Hugging Face

Uczenie zero-shot z CLIP

model = CLIPModel.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch32")
processor = CLIPProcessor.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch32")


categories = ["shirt", "trousers", "shoes", "dress", "hat", "bag", "watch"]
inputs = processor(text=categories, images=dataset["train"][0]["image"], return_tensors="pt", padding=True) outputs = model(**inputs)
probs = outputs.logits_per_image.softmax(dim=1)
categories[probs.argmax().item()]
shirt
Modele multimodalne z Hugging Face

Wynik CLIP

  • Podobieństwo zakodowanego obrazu i opisu
  • Zakres od 100 (pełna zgodność) do 0 (brak zgodności)
from torchmetrics.functional.multimodal import clip_score


image = dataset["train"][0]["image"] description = dataset["train"][0]["Description"]
from torchvision.transforms import ToTensor image = ToTensor()(image)*255
score = clip_score(image, description, "openai/clip-vit-base-patch32")
print(f"CLIP score: {score}")
CLIP score: 28.495952606201172
Modele multimodalne z Hugging Face

Czas na ćwiczenia!

Modele multimodalne z Hugging Face

Preparing Video For Download...