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%20lightning/loss%20function/gpu/2021/03/07/CLIP.htmldefcontrastive_loss(logits: torch.Tensor) ->torch.Tensor:returnnn.functional.cross_entropy(log...
loss = clip_loss(logits_per_text) # contrastive loss function, adapted from # https://sachinruk.github.io/blog/pytorch/pytorch%20lightning/loss%20function/gpu/2021/03/07/CLIP.html def contrastive_loss(logits: torch.Tensor) -> torch.Tensor: return nn.functional.cross_entropy(logits, torch.ar...
logits = np.dot(I_e, T_e.T) * np.exp(t) # symmetric loss function labels = np.arange(n) loss_i = cross_entropy_loss(logits, labels, axis=0) loss_t = cross_entropy_loss(logits, labels, axis=1) loss = (loss_i + loss_t)/2 从上述代码可以看到: 文本端可以使用CBOW或者文本Tran...
loss=clip_loss(logits_per_text)# contrastive loss function, adapted from# https://sachinruk.githu...
其中重点是分别计算出图像和文本的 embedding 特征 I_e 和 T_e,通过矩阵乘法 dot 得到余弦相似度。接下来就是对称损失函数(symmetric loss function),而损失函数则采用对比学习常用的 InfoNCE。 对比损失函数的分子部分鼓励正例相似度越高越好,也就是在表示空间内距离越近越好;而分母部分,则鼓励任意负例之间的向量...
在特征抽取之后,CLIP分别对提取的向量进行Normalization,从而可以直接进行内积相似度计算。在模型Loss Function层面,由于图像和文本向量都进行了Normalization,我们直接使用相乘来计算余弦距离,使得同一图文对的结果趋近于1,不同图文对的结果趋近于0;并且使用对比学习损失InfoNCE进行损失计算。
看到这个loss function后，其将物体的特征编码无监督化，向量不再正交，而是球体的任意位置，更能代表真实...
在特征抽取之后,CLIP分别对提取的向量进行Normalization,从而可以直接进行内积相似度计算。在模型Loss Function层面,由于图像和文本向量都进行了Normalization,我们直接使用相乘来计算余弦距离,使得同一图文对的结果趋近于1,不同图文对的结果趋近于0;并且使用对比学习损失InfoNCE进行损失计算。
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: text_outputs=self.text_model(...)pooled_output=text_outputs[1]text_features=self.text_projection(pooled_output) ...
在特征抽取之后,CLIP分别对提取的向量进行Normalization,从而可以直接进行内积相似度计算。在模型Loss Function层面,由于图像和文本向量都进行了Normalization,我们直接使用相乘来计算余弦距离,使得同一图文对的结果趋近于1,不同图文对的结果趋近于0;并且使用对比学习损失InfoNCE进行损失计算。