CLIP

Vysvětlení vyhledávání a klasifikace v obrázkové databázi na základě textu s využitím neuronové sítě CLIP

Neuronová síť CLIP (Contrastive Language-Image Pre-Training) je model vyvinutý společností OpenAI, který umožňuje propojení textových popisů a obrazových dat. Je navržena tak, aby dokázala vyhledávat a klasifikovat obrázky na základě textových dotazů bez nutnosti předchozího specifického tréninku na konkrétních datech.

Jak CLIP funguje?

CLIP kombinuje textové a obrazové vstupy tím, že je převádí do společného embedding prostoru. V tomto prostoru jsou jak textové dotazy, tak obrázky reprezentovány jako vektory. Tyto vektory jsou následně porovnávány pomocí kosinové podobnosti, která měří úhel mezi dvěma vektory, a určuje tak jejich vzájemnou podobnost.

Příklad:

Představte si, že máte databázi obrázků a zadáte textový dotaz „červené auto“. CLIP nejprve převede tento text do vektorové podoby, stejně jako všechny obrázky v databázi. Následně vypočítá kosinovou podobnost mezi vektorem textu a vektory obrázků a vrátí ty obrázky, které jsou nejvíce podobné textovému dotazu.

2. Základní stavební prvky architektury CLIP

2.1 Textový a obrazový enkodér

CLIP se skládá ze dvou hlavních částí:

• Textový enkodér: Převádí textový vstup (např. popis obrázku) do vektorové podoby.

• Obrazový enkodér: Převádí obrázek do vektorové podoby.

Oba tyto enkodéry jsou trénovány tak, aby překládaly texty a obrázky do společného prostoru, kde mohou být přímo porovnávány.

2.2 Společný embedding prostor

Vektorové reprezentace z textového a obrazového enkodéru jsou umístěny do jednoho společného prostoru. V tomto prostoru jsou podobné objekty (např. obrázek červeného auta a textový popis „červené auto“) umístěny blízko sebe.

2.3 Inference v CLIP

Při inferenci, tedy při vyhledávání nebo klasifikaci nových obrázků na základě textu, probíhají následující kroky:

1. Převod textu a obrázků do vektorů: Textový dotaz i obrázky z databáze jsou převedeny do vektorových reprezentací prostřednictvím svých enkodérů.
2. Porovnání vektorů: Vektor textu je porovnán s vektory obrázků pomocí kosinové podobnosti. Obrázky, jejichž vektory jsou nejvíce podobné vektoru textu, jsou považovány za nejrelevantnější.
3. Výběr nejpodobnějších obrázků: CLIP vrátí obrázky, které mají největší kosinovou podobnost s textovým dotazem.

Závěr

CLIP je silný nástroj pro multimodální vyhledávání a klasifikaci, který využívá principy kontrastního učení k tomu, aby porovnával a vyhledával obrázky na základě textových dotazů. Díky schopnosti propojit textové a obrazové informace v jednom společném prostoru je CLIP schopen efektivně vyhledávat a klasifikovat obrázky, aniž by bylo nutné trénovat model na konkrétních úkolech. Tento model je robustní a flexibilní, což ho činí univerzálním nástrojem pro širokou škálu aplikací v oblasti počítačového vidění a zpracování přirozeného jazyka.