Zero-shot класифікація зображень

Багатомодальні моделі з Hugging Face

James Chapman

Curriculum Manager, DataCamp

CLIP

  • Contrastive Language-Image Pre-training
  • Оцінює схожість між зображеннями та текстом
  • Навчена на 400M пар «зображення–текст»
  • Два енкодери:
    • Візуальний енкодер
    • Текстовий енкодер
  • Близькі пари «зображення–текст» дають подібні вектори

Схема кодування тексту та зображення в CLIP

1 https://openai.com/index/clip/
Багатомодальні моделі з Hugging Face

Zero-shot learning

  • Виконує завдання, на які модель не навчали

Рейтинг у zero-shot learning для літака

1 https://openai.com/index/clip/
Багатомодальні моделі з Hugging Face

Випадок використання: категоризація товарів

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.

Зображення сорочки з набору даних

Багатомодальні моделі з Hugging Face

Zero-shot learning з 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
Багатомодальні моделі з Hugging Face

Показник CLIP

  • Схожість закодованого зображення та закодованого опису
  • Діапазон від 100 (повна відповідність) до 0 (немає відповідності)
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
Багатомодальні моделі з Hugging Face

Давайте потренуємось!

Багатомодальні моделі з Hugging Face

Preparing Video For Download...