公式中的temp是一个温度超参数(标量),如果忽略temp,那么infoNCE loss其实就是cross entropy loss,只是在cross entropy loss里,k指代的是数据集里类别的数量,而InfoNCE loss里,k指的是负样本的数量。公式分母中的sum是在1个正样本和k个负样本上做的,做的是一个k+1类的分类任务,目的就是想把query这个图片分到k...
CLIP的预训练公式主要包括以下部分: 对比损失(Contrastive Loss):这是CLIP模型的核心损失函数,旨在使相同类别的语言和图像特征被拉近,而不同类别的特征被推远。对比损失函数定义为: Lcontrastive(θ)=∑i∑j(12‖f(xi)−f(xj)‖2w+‖g(zi)−g(zj)‖2b)∑i(max0‖f(xi)−g(zi)‖2w+‖g(zi)−...
from transformers import CLIPProcessor, CLIPModel class CLIPLoss(nn.Module): def __init__(self): super(CLIPLoss, self).__init__() self.logit_scale = nn.Parameter(torch.tensor(1.0)) # 上述公式中的 t,可以任意变化 def forward(self, image_features, text_features): # Normalize features ima...
后面的公式中会忽略固定不变的 t_ref。在 CLIPVG 中,生成的图像是矢量图形经过可微渲染的结果。此外,CLIPVG 支持对每一个 ROI 分配不同的文字描述。此时方向性的 CLIP loss 会转化为如下的 ROI CLIP loss, 其中Ai是第 i 个 ROI 区域,是 其关联的文字描述。R 是可微矢量渲染器,R(Θ)是渲染出来的整张图...
labels = np.arange(n) # 对角线元素的labels lossentropyt = crossloss(logits, labels, axis=1) # text loss loss = (losst)/2 # 对称式的目标函数 在MOCO中,真实标签都是0,因为其正样本都是放在第一位,所以正样本对应的索引永远是0;但是在CLIP中,正样本都是在对角线上,即($I_1,T_1$,$I_2...
在训练阶段,作者首先使用对抗损失来训练构建的生成器和辨别器: 作者还利用 CLIP 损失来指导恢复的结果满足条件, 通过计算CLIP嵌入空间中恢复的图像I_r和真实图像之间的余弦相似度: 作者也引入了感知损失(Perceptual Loss)来进行图像的风格转换,总的训练损失定义如下:...
经实验室小伙伴提醒，loss_i + loss_t 就得到了两倍矩阵的loss，所以后面需要相加除以2。画的很丑，...
[2] Zhai, X., Mustafa, B., Kolesnikov, A., and Beyer, L. Sigmoid Loss for Language Image Pre-Training, September 2023. llustration From IconScout By IconScout Store -The End- 本周上新! 扫码观看! “AI技术流”原创投稿计划 TechBeat是由将门创投建立的AI学习社区( ...
loss函数，用于训练模型，公式如下。在实际代码实现中，模型的前向传播（forward）过程与损失计算（loss calculation）紧密关联，具体实现依据官方代码和训练代码细节进行。理解这些过程的关键在于把握CLIP模型如何通过对比学习优化图像与文本间的关联，进而实现高效、准确的图像理解与文本描述匹配。