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探索OpenAI提出的CLIP模型在计算机视觉任务中零样本分类的潜力

OpenAI开发的CLIP模型通过对比损失训练大量的图像与文本对展示了其在计算机视觉任务中实现零样本分类的能力。这一模型尤其适合AI研究人员用以深入理解计算机视觉模型的鲁棒性及泛化能力,同时关注于它的潜在局限与偏见。尽管在细粒度分类和对象计数任务中存在不足,CLIP提供了对于模型在不同任务表现及相关风险的深入认知。需要注意的是,CLIP模型并不适用于商业用途,且其数据训练主要基于英语环境。

HuggingfaceCLIP开源项目模型Github零样本学习计算机视觉偏见公平性

项目介绍:vit_large_patch14_clip_224.openai

OpenAI开发的CLIP模型是一个研究项目,旨在了解计算机视觉任务中的鲁棒性(即模型在变化的环境下仍能保持性能的能力),以及测试模型在“零样本”条件下进行图像分类的广泛适应能力。不过,这个模型并不是为广泛部署而设计的;在部署之前,研究人员需要仔细研究其在特定环境下的能力。

模型详情

CLIP模型采用ViT-L/14架构作为图像编码器,同时使用掩码自注意力Transformer作为文本编码器。这些编码器通过对比损失的方式进行联合训练,以提高图像和文本对之间的相似性。该模型有两种变体,一种使用ResNet图像编码器,另一种使用视觉Transformer。在此项目中采用的是视觉Transformer的变体。

模型最初开发于2021年1月,并可以通过timmOpenCLIP库加载使用。此外,在Hugging Face Transformers上也提供了相应的版本。

模型用途

预期用途

该模型主要作为研究输出供研究界使用。希望通过该模型,研究人员能够更好地理解“零样本”图像分类的鲁棒性和广泛适应能力。同时,CLIP还可以用于跨学科研究,评估此类模型的潜在影响。

主要预期用户

主要面向AI研究人员。我们设想模型将被用于更好地理解计算机视觉模型的鲁棒性、泛化能力、偏见以及限制等方面的问题。

不在预期范围的使用场景

当前模型的任何部署使用场景——不论是否商业用途——都是超出预期范围的。未经测试的图像检索或其他使用应谨慎,因为在未经过全面领域内测试的情况下使用可能会带来风险。特别是那些涉及监控和面部识别的场景,使用人工智能尚未成熟,缺乏确保公平使用的测试规范。

由于该模型仅在英语语言环境下进行了训练和评估,因此其使用应限于英语。

数据

CLIP模型的训练基于公开的图像-文本数据,通过抓取若干网站及利用已有的常用数据集(如YFCC100M)进行数据收集。由于数据主要来源于互联网的爬取,其代表性更偏向于网络连接较多的发展国家和年轻男性用户。

数据使用声明

构建此数据集的目标是测试计算机视觉任务的鲁棒性及可扩展性。因此,重点在于从不同的公共互联网数据源获取大量数据。数据采集过程遵循非干预性原则,仅抓取那些政策上禁止暴力及成人内容的网站,并允许过滤这些内容。我们的目标并不是将此数据集用作任何商业或已部署模型的基础,因此不打算公开发布该数据集。

限制

在CLIP的使用和分析中存在一些限制。CLIP在细粒度分类与物体计数任务上表现不佳。此外,关于公平性和偏见的问题也存在,这些细节在我们的论文中有讨论。此外,评估CLIP性能时使用的线性探针可能低估了模型性能。

偏见与公平性

我们发现,CLIP的性能以及偏见显著依赖于类别设计。通过使用Fairface数据集对图像的分类,我们发现在种族和性别方面存在显著差异,这些差异可能会随着类别构建方式的不同而变化。对种族、性别和年龄分类的测试结果显示,CLIP在不同种族的性别分类精度达到了96%以上,种族分类和年龄分类的精度分别约为93%和63%。这些测试仅作为评估模型表现的手段,并非鼓励进行此类任务。

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