【跨模态】【对比学习】CLIP：文本监督CV的预训练(2021)

介绍CLIP模型及其下游应用

杀生丸学AI

5277人浏览 · 2022-11-13 22:44:56

杀生丸学AI · 2022-11-13 22:44:56 发布

文章目录

前言
一、整体架构
二、实验
三、局限性和不足
四、拓展应用：DALL-E 与 DALL-E2
五、拓展应用（三篇CVPR2022论文）：

前言

提示：CLIP 也属于对比学习、跨模态和zero shot

CLIP：Contrastive Language-Image Pre-Training
论文：Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision
地址：https://arxiv.org/abs/2103.00020
代码：github.com/OpenAI/CLIP（仅开源测试）

CLIP算是在 跨模态训练无监督 中的开创性工作，作者在开头梳理了CV方向的训练方式，从有监督的训练，到弱监督训练，再到最终的无监督训练。这样训练的好处在于可以避免的有监督的 categorical label的限制，具有zero-shot性质，极大的提升了模型的实用性能。

zero-shot：是指零样本学习，在别的数据集上学习好了，直接迁移做分类；

作者提到早在2017年之后就陆续有工作提出和本文类似的想法，但是他们的数据大小都太小了，导致没有很好的结果。作者单独收集了一份含有4亿份数据的大数据集，才得以得到很好的效果。此外作者提到prompt engineering and ensembling也是一个值得研究的方向，也就是生成的template如果能够结合对应的dataset的特征，相当于给予模型额外的信息。

为什么CLIP要采用对比学习的方法：

OpenAI是一家从来不愁计算资源的公司，他们喜欢将一切都gpt化(就是做生成式模型)；但是以往的工作表明(ResNeXt101-32x48d, Noisy Student EfficientNet-L2),训练资源往往需要很多，何况这些都只是在ImageNet上的结果，只是1000类的分类任务，而CLIP要做的是开发世界的视觉识别任务，所以训练的效率对于自监督的模型至关重要；而如果任务改为给定一张图片去预测一个文本(或者给定一个文本去预测一张图片)，那么训练效率将会非常低下(因为一个图片可能对应很多种说法，一个文本也对应着很多种场景)；通过从预测任务改为只预测某个单词到只选出配对的答案，模型的训练效率一下提升了4倍；
在这里插入图片描述

一、整体架构

1.训练

contarstive pretrain
在这里插入图片描述
作者团队收集的4亿的图片文本对作为训练样本，称之为WIT(WebImage Text);在一个batch中输入32768个图片文本对，【 I₁ , T₁ 】,则是第一个图像文本对，模型的目的是使这两个特征尽量相似，而与别的特征尽量远离。

训练阶段伪代码为：
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1.一个图片经过Image_encoder得到特征I_f ,一个文本经过text_encoder得到特征T_f ;
2.两个特征分别经过不同的FC层(目的是将单模态的特征转化为多模态，因为图片的特征可能本身就与文本的不一致，需要转换，但是这里没接激活函数，因为作者发现在多模态下接不接都一样)；
3.再做一次L2归一化；
4.计算余弦相似度，得到logits；
5.logits与GT计算交叉熵目标函数（这里的GT就是一个单位阵，因为目标是配对样本之间相似性最强为1，而其他为0)；
6.最后将图片的loss与文本的loss加起来求平均；

backbone:
文本采用Transformer；
图像方面可选5种ResNets(ResNet-50,ResNet-101,3个EfficientNet的变体，ResNet-50x4,ResNet-50x16,ResNet-50x64)， 三种VIT(分贝是VIT-B/32,VIT-B/16,VIT-L/14)

2.测试（迁移学习zero shot）

之前自监督、无监督的方法，主要研究特征学习能力，模型的目标是学习泛化性能好的特征，但在下游任务中，还是需要有标签数据做微调。作者想仅训练一个不需微调的模型。
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将要做的分类以填空的形式填进一句话中，以ImageNet为例就是1000句话输入Text Encoder得到输出；

将要识别的图片经过Image Encoder得到图片输出，比较文本的输出与图片的输出，选择最相似的那句话就是图片的类别；

3.prompt engineering and ensembling

Prompt是提示的意思，对模型进行微调和直接做推理时有效；加入这个prompt engineering and ensembling，准确度上升了1.3%

1.由于一个word 具有多义性(polysemy)，图片和文字匹配容易出错，所以作者将word放在语境中，来提高匹配度；
2.另一个问题是，在预训练的时候，匹配的文本一般都是一个句子，很少出现一个单词的情况，如果推理的时候，每次进来的是一个单词，可能就存在distribution gap的问题，抽出来的特征可能就不好。

基于这两个问题，提出了prompt template，利用这个模板“A photo of a {label}.” 把单词变成一个句子, 避免出现distribution gap

作者还尝试集成多个zero shot classifiers，即prompt ensembling ，作为提高性能的另一种方式。这些分类器是在不同的上下文提示下得到的，比如“A photo of a big {label}" 和”A photo of a small {label}"。，这比单个的default prompt 提高了3.5%的性能。
最后在CLIP中，总共用了80个prompt template之多。prompt_Engineering_for_ImageNet.ipynb 列出了使用的这80个context prompts，比如有"a photo of many {}"适合包含多个物体的情况，"a photo of the hard to see {}"可能适合一些小目标或比较难辨认的目标。

二、实验

大范围数据集结果:

做了27个数据集的分类任务，baseline是ResNet-50，ResNet-50是有监督模型在各个数据集上训练好的，然后两个模型在其他数据集上zero-shot；
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在大多数分类任务，给车、食物等做分类的问题上CLIP都表现的很好，但是在DTD这种纹理进行分类或CLEVRCounts给物体计数的任务，对于CLIP无监督模型来说就很难了；所以作者认为在这些更难的数据集做few-shot可能比zero-shot更好；

1.few-shot与zero-shot的对比

few-shot也是将back-blone冻住，训练分类头；
在这里插入图片描述
横坐标是指在每个类别中选出了几个训练样本，纵坐标就是模型的准确率了(在20个数据集上的平均结果，因为有7个数据集中有些训练样本不足16个)；

因为别的模型不是多模态的，所以只能从1-shot开始；
其中，BiT-M是google中bit transfer的一个模型，专门为迁移学习量身定做的，而zero-shot的CLIP直接与few-shot的BiT-M打成平手；
而CLIP可以从zero-shot开始；
可以看出当学习样本很少的时候CLIP few-shot的表现还不如zero-shot；

2.Representation Learning

为了证明Pre-Train的成功，CLIP将预训练好的模型在下游任务中做了Linear probe，就是模型主体冻住，只调Linear分类头，因为这样不用太多的调参，也能证明模型的特征学的好不好；
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其中横坐标是一次前向过程的计算量，纵坐标是分类准确度；
可以看出CLIP是在计算量与准确度方面trade-off做的最好的一个模型；

3.模型的泛化性

当数据有distribution shift的时候，模型的表现如何，这是CLIP最惊艳的结果：
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可以看出CLIP在数据分布的偏移样本上，远远超过ResNet101，而且结果保持地依旧稳健；

三、局限性和不足

平均来看，CLIIP可以和机械模型（ResNet-50（在ImageNet上训练））持平，若继续增加数据集和模型规模，CLIP性能可以继续提高，但是代价很大（需提高计算和数据的高效性。

zreo-shot结果并不好

在细分类数据集上，CLIP效果低于（有监督训练）ResNet-50（baseline网络）；
CLIP无法处理抽象概念,如数数任务，或者判断一个监控画面是正常还是异常；
在很多领域，CLIP性能和瞎猜差不多；
若数据集中的data 已经 out-of-distribution,那么CLIP-model泛化照样差；(在MNIST数据集上，CLIP准确率仅有88%; 因为作者收集的数据集有4亿个样本，但没有和MINIS长得像的，所以MINIS数据集对于CLIP来说就是out-of-distribution数据集)；

CLIP不能高效利用数据

训练了epoch = 32，每个epoch过4亿个图片，跑了128亿张图片，如果一秒一张需要405年；数据用量多，作者希望减少数据用量，(三种方案：数据增强，自监督，伪标签)用所有数据进行训练，调整很多次模型结构和超参数，才得出好结果，且每次用ImageNet数据集作为指导。所以CLIP并非做出真正的zero-shot工作。(选择偏差)
爬取图片未清洗和审查语言无法描述太复杂的概念

论文中总结的不足：（很少有论文写自己的不足，赞一个）

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四、拓展应用：DALL-E 与 DALL-E2

1.DALL-E

DALL-E是CLIP的下游应用，给文本描述，可以生成对应图像：
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萝卜在遛狗：

其基本原理为 VQGAN + CLIP。VQGAN（由VAE改进）相当于生成器，CLIP相当于判别器，计算文本特征与生成图像特征的相似度（相似表明生成的图像质量高）。VQGAN 基本原理如下图，先利用特征字典codebook将图像特征离散化（即在codebook中查找最接近的特征，作为图像某一patch特征），在decoder阶段利用CLIP计算离散的图像特征与文本特征关系（文本特征本就是离散的word）。其中，codebook可利用Transformer结构进行监督学习。

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DALL-E 生成图像过程，类似于GPT中预测下一个token过程。根据输入的初始图像（也可以是噪音）和文本，来得到输出图像。具体参数是256维文本 token 与 1024维图像 token。输入transformer结构中。

由于项目未开源，可以试试以下的非官方源：
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DALL·E的整体流程：

1.第一个阶段，先训练一个dVAE(等同于VQGAN),把每张 256x256的RGB图片压缩成32x32的图片token，每个位置有8192种可能的取值(也就是说dVAE的encoder输出是维度为32x32x8192的logits，然后通过logits索引codebook(可学习)的特征进行组合)。

2.第二阶段，用BPE Encoder对文本进行编码，得到256个文本token(不满256的话padding到256)，然后 将256个文本token与1024个图像token进行拼接，得到长度为1280的数据，最后将拼接的数据输入Transformer中进行自回归训练。

3.推理阶段，给定一张候选图片和一条文本，通过transformer可以得到融合后的token，然后用dVAE的decoder生成图片，最后通过预训练好的CLIP计算出文本和生成图片的匹配分数，采样越多数量的图片，就可以通过CLIP得到不同采样图片的分数排序。

拓展

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VAE基本原理：在AntoEncoder的基础上给lantent vector添加限制条件，让其服从高斯分布，这样我们通过训练得到的decoder就可以直接使用，将随机生成的一个高斯分布喂给decoder就能生成图片，如上面第一张图所示。

dVAE和VAE两点区别：

1.和VQVAE方法相似，dVAE的encoder是将图像的patch映射到8192的词表中，论文中将其分布设为在词表向量上的均匀分类分布，这是一个离散分布，由于不可导，不能采用重参数技巧，DALL·E使用Gumbel Softmax trick来解决这个问题(简单来说就是arg max不可导，可以用softmax来近似代替max，而arg softmax是可导的)。

2、在重建图像时，真实的像素值是在一个有界区间内，而VAE中使用的Gaussian 分布和Laplace分布都是在整个实数集上，这造成了不匹配的问题。为了解决这个问题，论文中提出了logit-Laplace分布，如下式所示：
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DALL·E中的Transformer结构由64层attention层组成，每层的注意力头数为62，每个注意力头的维度为64，因此，每个token的向量表示维度为3968。如图所示，attention层使用了行注意力mask、列注意力mask和卷积注意力mask三种稀疏注意力。

在这里插入图片描述

DALL·E中的Transformer结构由64层attention层组成，每层的注意力头数为62，每个注意力头的维度为64，因此，每个token的向量表示维度为3968。如图所示，attention层使用了行注意力mask、列注意力mask和卷积注意力mask三种稀疏注意力。

2.DALL-E2

分辨率达到1024，是4倍dalle，还可编辑图像属性。可登录openai.com/dall-e-2 查看demo
基本原理是 CLIP + DDPM
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甚至一些人类世界没有的东西（扩展与泛化能力很强，毕竟学习了4亿数据）

GLIDE的训练

GLIDE于对扩散模型进行了修改，使其能够生成有文本条件的图像。GLIDE扩展了扩散模型的核心概念，通过增加额外的文本信息来增强训练过程，最终生成文本条件图像：
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DALL-E 2使用了一种改进的GLIDE模型，以两种方式使用投影的CLIP文本嵌入。第一种方法是将它们添加到GLIDE现有的时间步嵌入中，第二种方法是创建四个额外的上下文标记，这些标记连接到GLIDE文本编码器的输出序列。
考虑到扩散模型的计算效率更高，因此选择扩散模型作为 DALL-E 2的先验：

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1.DALL-E 2体现了扩散模型在深度学习中的能力，DALL-E 2中的先验子模型和图像生成子模型都是基于扩散模型的。虽然扩散模型只是在过去几年才流行起来，但其已经证明了自己的价值，我们可以期待在未来的各种研究中看到更多的扩散模型~

2.第二点是我们应看到使用自然语言作为一种手段来训练最先进的深度学习模型的必要性与强大力量。DALL-E 2的强劲功能究其根本还是来自于互联网上提供的绝对海量的自然语言&图像数据对。使用这些数据不仅消除了人工标记数据集这一费力的过程所带来的发展瓶颈；这些数据的嘈杂、未经整理的性质也更加反映出深度学习模型必须对真实世界的数据具有鲁棒性。

3.最后，DALL-E 2重申了Transformer作为基于网络规模数据集训练的模型中的最高地位，因为Transformer的并行性令人印象十分深刻。