defcal_clip_loss(image_features,text_features,logit_scale):device=image_features.devicelogits_per_image,logits_per_text=get_logits(image_features,text_features,logit_scale)labels=torch.arange(logits_per_image.shape[0],device=device,dtype=torch.long)total_loss=(F.cross_entropy(logits_per_image,la...
logit_scale = nn.Parameter(torch.ones([]) * np.log(1 / 0.07)).exp() print(cal_clip_loss(image_features,text_features,logit_scale)) 其中logit_scale是一个实数值,用于调整图像特征和文本特征之间点积(即相似度矩阵)的范围。代码中是nn.Parameter(torch.ones([]) * np.log(1 / 0.07)),是一个...
logits_per_text= torch.matmul(text_embeds, image_embeds.t()) *logit_scale logits_per_image=logits_per_text.t() loss=Noneifreturn_loss: loss= clip_loss(logits_per_text) 其中,clip_loss的实现如下: #contrastive loss function, adapted from#https://sachinruk.github.io/blog/pytorch/pytorch%20...
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($I_1,T_1$,$I_2,T_2$,...),所以真实标签为np.arange(n)`。 1.3 ...
embeds.t()) * logit_scaleloss = clip_loss(logits_per_text)此外，由于CLIP模型本身具备文本和图像的编码器，我们直接调用他们的前向推理函数就可以实现特征的提取。对于文本我们有：text_outputs = self.text_model(...)pooled_output = text_outputs[1]text_features = self.text_projection(pooled_output)...
logit_scale = self.logit_scale.exp() logits_per_text = torch.matmul(text_embeds, image_embeds.t()) * logit_scale loss = clip_loss(logits_per_text) 此外,由于CLIP模型本身具备文本和图像的编码器,我们直接调用他们的前向推理函数就可以实现特征的提取。对于文本我们有: ...
logit_scale = self.logit_scale.exp() logits_per_text = torch.matmul(text_embeds, image_embeds.t()) * logit_scale loss = clip_loss(logits_per_text) 此外,由于CLIP模型本身具备文本和图像的编码器,我们直接调用他们的前向推理函数就可以实现特征的提取。对于文本我们有: ...
embeds,image_embeds.t())*logit_scalelogits_per_image=logits_per_text.t()loss=Noneifreturn_loss...
logit_scale = self.logit_scale.exp() logits_per_text = torch.matmul(text_embeds, image_embeds.t()) * logit_scale loss = clip_loss(logits_per_text) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 此外,由于CLIP模型本身具备文本和图像的编码器,我们直接调用他们的前向推理函数...
_embeds/image_embeds.norm(dim=-1,keepdim=True)text_embeds=text_outputs[1]text_embeds=self.text_projection(text_embeds)text_embeds=text_embeds/text_embeds.norm(dim=-1,keepdim=True)logit_scale=self.logit_scale.exp()logits_per_text=torch.matmul(text_embeds,image_embeds.t())*logit_scale...