CLIP网络结构解析：OpenAI的多模态预训练模型

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@小白创作中心

CLIP网络结构解析：OpenAI的多模态预训练模型

引用

CSDN

https://blog.csdn.net/qq_44442727/article/details/137335473

CLIP（Contrastive Language-Image Pre-training）是OpenAI提出的一种多模态网络，能够处理文本和图像信息。本文将对CLIP的网络结构进行解析，帮助读者更好地理解其工作原理。

1. 简单介绍

CLIP是OpenAI公司提出的网络，可以处理文本和图像，是一个多模态网络，对多模态的研究具有一定的推动作用。作为学习，记录一下对CLIP的理解。

clip的官方网站：
https://openai.com/research/clip

clip的GitHub网址：
https://github.com/openai/CLIP

2. 网络结构解析

CLIP的初始化函数包含视觉和文本相关的参数：

视觉部分：图像分辨率、ResNet层数、通道宽度、补丁大小等
文本部分：上下文长度、词汇量大小、Transformer宽度、头数、层数等

代码如下：

class CLIP(nn.Module):
    def __init__(self,
                 embed_dim: int,
                 # vision
                 image_resolution: int,
                 vision_layers: Union[Tuple[int, int, int, int], int],
                 vision_width: int,
                 vision_patch_size: int,
                 # text
                 context_length: int,
                 vocab_size: int,
                 transformer_width: int,
                 transformer_heads: int,
                 transformer_layers: int
                 ):
        super().__init__()

        self.context_length = context_length

        if isinstance(vision_layers, (tuple, list)):
            vision_heads = vision_width * 32 // 64
            self.visual = ModifiedResNet(
                layers=vision_layers,
                output_dim=embed_dim,
                heads=vision_heads,
                input_resolution=image_resolution,
                width=vision_width
            )
        else:
            vision_heads = vision_width // 64
            self.visual = VisionTransformer(
                input_resolution=image_resolution,
                patch_size=vision_patch_size,
                width=vision_width,
                layers=vision_layers,
                heads=vision_heads,
                output_dim=embed_dim
            )

从代码中可以看到，CLIP的初始化包含视觉（vision）和文本（text）两部分，分别对应图像输入和文本输入。

CLIP采用了两种图像处理结构：ModifiedResNet和VisionTransformer。其中，ResNet的输出采用QKV结构，因此网络中还单独定义了一个Transformer：

self.transformer = Transformer(
            width=transformer_width,
            layers=transformer_layers,
            heads=transformer_heads,
            attn_mask=self.build_attention_mask()
        )

3. 前向传播过程

CLIP的前向传播过程如下：

def forward(self, image, text):
        image_features = self.encode_image(image)
        text_features = self.encode_text(text)

        # normalized features
        image_features = image_features / image_features.norm(dim=1, keepdim=True)
        text_features = text_features / text_features.norm(dim=1, keepdim=True)

        # cosine similarity as logits
        logit_scale = self.logit_scale.exp()
        logits_per_image = logit_scale * image_features @ text_features.t()
        logits_per_text = logits_per_image.t()

        # shape = [global_batch_size, global_batch_size]
        return logits_per_image, logits_per_text