OpenAI的CLIP模型的核心思想是通过自supervised学习,让模型学会将图像和文字进行匹配和关联。具体来说,它有以下几个步骤:

1.图像处理:将输入的图像转化为特征向量,这里使用了ResNet-50提取特征。

2.文本处理:将输入的文本通过Transformer模型转化为文本特征向量。

3.匹配损失:将图像特征向量和文本特征向量输入到一个全连接层中,计算二者的内积作为匹配分数,并与标签对比,计算匹配损失。

4.预测:在推理时,给入一个图像和多个文本,计算图像特征向量与每个文本特征向量的匹配分数,排序选择分数最高的文本。

5.正则化:添加一定的正则化loss,避免模型过度拟合。

总体来说,CLIP通过它的自supervised学习方式,让模型学会在大量未标记的图像-文本数据中发现两者的匹配关系,从而获得将视觉内容和语义表达联结起来的能力。这使得它可以用来进行零样本学习,将没有对应图像的数据集的分类模型迁移到有图像的数据集上,或者进行图像-文本生成等任务。
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