CLIP原理解读——大模型论文阅读笔记一-Toy模板网

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CLIP原理解读

一. 核心思想

通过自然语言处理来的一些监督信号，可以去训练一个迁移效果很好的视觉模型。
论文的作者团队收集了一个超级大的图像文本配对的数据集，有400 million个图片文本的配对，模型最大用了ViT-large，提出了CLIP（Contrastive Language-Image Pre-training），是一种从自然语言监督中学习的有效方法。尝试了30个数据集，都能和之前的有监督的模型效果差不多甚至更好。

二. 方法实现

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1. CLIP的训练过程

模型的输入是图片和文字的配对，图片输入到图片的encoder得到一些特征，文本输入到文本的encoder得到一些特征，每个traning batch里有n个图片-文本对，就能得到n个图片的特征和n个文本的特征，然后在这些特征上做对比学习，对比学习非常灵活，就需要正样本和负样本的定义，其它都是正常套路（不懂对比学习），配对的图片-文本对就是正样本，描述的是同一个东西，特征矩阵里对角线上的都是正样本，矩阵中非对角线上的元素都是负样本，有了正负样本，模型就可以通过对比学习的方式去训练了，不需要任何手工标注。这种无监督的训练方式，是需要大量的训练数据的。

2. CLIP的推理过程

预训练之后只能得到文本和图片的特征，是没有分类头的，作者提出一种利用自然语言的方法，prompt template。比如对于ImageNet的类别，首先把它变成"A photo of a {object}" 这样一个句子，ImageNet有1000个类，就生成1000个句子，然后这1000个句子通过之前预训练好的文本的encoder能得到1000个文本特征。直接用类别单词去抽取文本特征也可以，但是模型预训练的时候和图片配对的都是句子，推理的时候用单词效果会下降。把需要分类的图片送入图片的encoder得到特征，拿图片的特征和1000个文本特征算余弦相似性，选最相似的那个文本特征对应的句子，从而完成了分类任务。不局限于这1000个类别，任何类别都可以。彻底摆脱了categorical label的限制，训练和推理的时候都不需要提前定义好的标签列表了。
优点：相比其它的训练方法，从自然语言的监督信号来学习，有几个好处。首先，不需要再去标注数据，比如用传统方法做分类，需要先确定类别，然后去下载图片再清洗，再标注，现在只需要去下载图片和文本的配对，数据集很容易就做大了，现在的监督对象是文本，而不是N选1的标签了。其次，训练的时候把图片和文本绑在了一起，学到的特征不再单是视觉特征了，而是多模态的特征，和语言连在一起以后，就很容易做zero-shot的迁移学习了。

3. CLIP的损失函数

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有两个输入，一个是图片，一个是文本，图片的维度是[n,h,w,c]，文本的维度是[n,l]，l是指序列长度，然后送入到各自的encoder提取特征，image encoder可以是ResNet也可以是Vision Transformer，text encoder可以是CBOW，也可以是Text Transformer，得到对应的特征之后，再经过一个投射层（即W_i和W_t)，投射层的意义是学习如何从单模态变成多模态，投射完之后再做l2 norm，就得到了最终的用来对比的特征I_e和T_e，现在有n个图像的特征，和n个文本的特征，接下来就是算consine similarity，算的相似度就是最后要分类的logits，最后logits和ground truth做交叉熵loss，正样本是对角线上的元素，logits的维度是[n,n]，ground truth label是np.arange(n)，算两个loss，一个是image的，一个是text的，最后把两个loss加起来就平均。这个操作在对比学习中是很常见的，都是用的这种对称式的目标函数。

三. 实验

1. 研究动机

在计算机视觉中，zero-shot学习主要指研究对unseen datasets的泛化。之前的那些自监督和无监督的方法，主要研究的是特征学习的能力，目标就是学一种泛化性比较好的特征，但即使学到了很好的特征，想应用到下游任务，还是需要有标签的数据做微调，所以有限制，比如下游任务数据不好收集，可能有distribution shift的问题。怎么做到只训练一个模型，后面不再需要微调了呢，这就是作者研究zero-shot迁移的研究动机。借助文本训练了一个又大又好的模型之后，就可以借助这个文本作为引导，很灵活的做zero-shot的迁移学习。
在clip预训练好之后，就有2个编码器，一个是图像编码器，一个是文本编码器，推理时给定一张图片，通过编码器就能得到一个图片的特征，文本那边的输入就是感兴趣的标签有哪些，比如plane，car，dog等，这些词会通过prompt engineering得到对应的句子，比如‘A photo of a plane’,‘A photo of a dog’，有了这些句子以后，送入到文本编码器，就能得到对应的文本特征，这里假设是plane，car，dog这3个，然后拿这3个文本的特征去和那张图片的特征做余弦相似度，计算得到相似度以后再通过一个softmax得到概率分布，概率最大的那个句子就是在描述这张照片。