模型卡片：CLIP

免责声明：本模型卡片取自官方 CLIP 仓库并经过修改，可在此处找到原文。

模型详情

CLIP 模型由 OpenAI 的研究人员开发，旨在探究计算机视觉任务中鲁棒性的影响因素。该模型还用于测试模型以零样本方式泛化到任意图像分类任务的能力。该模型并非为通用模型部署而开发——要部署像 CLIP 这样的模型，研究人员首先需要仔细研究其能力与具体部署场景的适配性。

模型日期

2021 年 1 月

模型类型

基础模型采用 ViT-L/14 Transformer 架构作为图像编码器，并使用掩码自注意力 Transformer 作为文本编码器。这些编码器通过对比损失进行训练，以最大化（图像，文本）对的相似度。

原始实现有两个变体：一个使用 ResNet 图像编码器，另一个使用 Vision Transformer。本仓库包含使用 Vision Transformer 的变体。

文档

• 博客文章
• CLIP 论文

与 Transformers 配合使用

from PIL import Image
import requests

from transformers import CLIPProcessor, CLIPModel

model = CLIPModel.from_pretrained("openai/clip-vit-large-patch14")
processor = CLIPProcessor.from_pretrained("openai/clip-vit-large-patch14")

url = "http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg"
image = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw)

inputs = processor(text=["a photo of a cat", "a photo of a dog"], images=image, return_tensors="pt", padding=True)

outputs = model(**inputs)
logits_per_image = outputs.logits_per_image # this is the image-text similarity score
probs = logits_per_image.softmax(dim=1) # we can take the softmax to get the label probabilities

模型用途

预期用途

该模型旨在作为面向研究社区的研究成果。我们希望该模型能够帮助研究人员更好地理解和探索零样本、任意图像分类任务。同时，我们也希望它能用于跨学科研究，探讨此类模型的潜在影响——CLIP 论文中包含了对潜在下游影响的讨论，为此类分析提供了示例。

主要预期用途

这些模型的主要预期用户是 AI 研究人员。

我们主要设想研究人员将使用该模型来更好地理解计算机视觉模型的鲁棒性、泛化能力以及其他能力、偏见和约束。

超出范围的使用场景

任何已部署的模型使用场景——无论是商业用途还是非商业用途——目前均超出范围。非部署使用场景，例如在受限环境中的图像搜索，也不推荐使用，除非针对特定、固定的类别分类法对该模型进行了彻底的领域内测试。这是因为我们的安全评估表明，任务特定测试的需求很高，尤其是考虑到 CLIP 在不同类别分类法下的性能差异。因此，在任何使用场景中未经测试和不受限制地部署该模型，目前都可能带来潜在危害。

某些属于监控和人脸识别领域的使用场景，无论模型性能如何，始终超出范围。这是因为在当前缺乏确保公平使用的测试规范和检查机制的情况下，将人工智能用于此类任务可能为时过早。

由于该模型未针对英语以外的任何语言进行有目的的训练或评估，其使用应限于英语使用场景。

数据

该模型在公开可用的图像-标题数据上进行训练。这是通过结合爬取少量网站和使用常用的现有图像数据集（如 YFCC100M）来实现的。大部分数据来自我们对互联网的爬取。这意味着数据更能代表与互联网连接最紧密的人群和社会，这些人群往往偏向于更发达的国家以及更年轻、男性用户。

数据使命声明

我们构建此数据集的目标是测试计算机视觉任务中的鲁棒性和泛化能力。因此，重点是从不同的公开互联网数据源收集大量数据。数据的收集方式基本上是非干预性的。然而，我们只爬取了那些有政策禁止过度暴力和成人图像，并允许我们过滤此类内容的网站。我们不打算将此数据集用作任何商业或已部署模型的基础，也不会发布该数据集。

性能与局限性

性能

我们已在多种计算机视觉数据集（从 OCR 到纹理识别再到细粒度分类）的广泛基准上评估了 CLIP 的性能。论文描述了模型在以下数据集上的性能：

• Food101
• CIFAR10
• CIFAR100
• Birdsnap
• SUN397
• Stanford Cars
• FGVC Aircraft
• VOC2007
• DTD
• Oxford-IIIT Pet dataset
• Caltech101
• Flowers102
• MNIST
• SVHN
• IIIT5K
• Hateful Memes
• SST-2
• UCF101
• Kinetics700
• Country211
• CLEVR Counting
• KITTI Distance
• STL-10
• RareAct
• Flickr30
• MSCOCO
• ImageNet
• ImageNet-A
• ImageNet-R
• ImageNet Sketch
• ObjectNet (ImageNet Overlap)
• Youtube-BB
• ImageNet-Vid

局限性

CLIP 及我们的分析