gem-hunter
Language: Jupyter Notebook
Chinese version of CLIP which achieves Chinese cross-modal retrieval and representation generation.
ModelScope ｜ Demo ｜ Paper ｜ Blog
本项目为CLIP模型的中文版本，使用大规模中文数据进行训练（~2亿图文对），旨在帮助用户快速实现中文领域的图文特征&相似度计算、跨模态检索、零样本图片分类等任务。本项目代码基于open_clip project建设，并针对中文领域数据以及在中文数据上实现更好的效果做了优化。本项目提供了API、训练代码和测试代码，下文中将详细介绍细节。
Chinese-CLIP目前开源5个不同规模，其模型信息和下载方式见下表：
| 模型名称 | 模型规模 | 下载链接 | 参数量 | 视觉侧骨架 | 视觉侧参数量 | 文本侧骨架 | 文本侧参数量 | 分辨率 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| chinese-clip-rn50 | CN-CLIPRN50 | 🤗 🤖 | 77M | ResNet50 | 38M | RBT3 | 39M | 224 |
| chinese-clip-vit-base-patch16 | CN-CLIPViT-B/16 | 🤗 🤖 | 188M | ViT-B/16 | 86M | RoBERTa-wwm-Base | 102M | 224 |
| chinese-clip-vit-large-patch14 | CN-CLIPViT-L/14 | 🤗 🤖 | 406M | ViT-L/14 | 304M | RoBERTa-wwm-Base | 102M | 224 |
| chinese-clip-vit-large-patch14-336px | CN-CLIPViT-L/14@336px | 🤗 🤖 | 407M | ViT-L/14 | 304M | RoBERTa-wwm-Base | 102M | 336 |
| chinese-clip-vit-huge-patch14 | CN-CLIPViT-H/14 | 🤗 🤖 | 958M | ViT-H/14 | 632M | RoBERTa-wwm-Large | 326M | 224 |
针对图文检索任务，我们在MUGE Retrieval、Flickr30K-CN和COCO-CN上进行了zero-shot和finetune的实验。针对图像零样本分类，我们在ELEVATER的10个数据集上进行了实验。实验结果如下表所示。篇幅所限，我们这里给出baseline模型和Chinese-CLIP的最优规模模型结果，关于Chinese-CLIP各规模的详细结果指标，请详见Results.md。
MUGE Text-to-Image Retrieval (Official Validation Set):
| Setup | Zero-shot | Finetune | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Metric | R@1 | R@5 | R@10 | MR | R@1 | R@5 | R@10 | MR |
| Wukong | 42.7 | 69.0 | 78.0 | 63.2 | 52.7 | 77.9 | 85.6 | 72.1 |
| R2D2 | 49.5 | 75.7 | 83.2 | 69.5 | 60.1 | 82.9 | 89.4 | 77.5 |
| CN-CLIP | 63.0 | 84.1 | 89.2 | 78.8 | 68.9 | 88.7 | 93.1 | 83.6 |
Flickr30K-CN Retrieval (Official Test Set):
| Task | Text-to-Image | Image-to-Text | ||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Setup | Zero-shot | Finetune | Zero-shot | Finetune | ||||||||
| Metric | R@1 | R@5 | R@10 | R@1 | R@5 | R@10 | R@1 | R@5 | R@10 | R@1 | R@5 | R@10 |
| Wukong | 51.7 | 78.9 | 86.3 | 77.4 | 94.5 | 97.0 | 76.1 | 94.8 | 97.5 | 92.7 | 99.1 | 99.6 |
| Taiyi | 60.8 | 85.0 | 91.0 | - | - | - | - | - | - | - | - | - |
| R2D2 | 60.9 | 86.8 | 92.7 | 84.4 | 96.7 | 98.4 | 77.6 | 96.7 | 98.9 | 95.6 | 99.8 | 100.0 |
| CN-CLIP | 71.2 | 91.4 | 95.5 | 83.8 | 96.9 | 98.6 | 81.6 | 97.5 | 98.8 | 95.3 | 99.7 | 100.0 |
COCO-CN Retrieval (Official Test Set):
| Task | Text-to-Image | Image-to-Text | ||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Setup | Zero-shot | Finetune | Zero-shot | Finetune | ||||||||
| Metric | R@1 | R@5 | R@10 | R@1 | R@5 | R@10 | R@1 | R@5 | R@10 | R@1 | R@5 | R@10 |
| Wukong | 53.4 | 80.2 | 90.1 | 74.0 | 94.4 | 98.1 | 55.2 | 81.0 | 90.6 | 73.3 | 94.0 | 98.0 |
| Taiyi | 60.0 | 84.0 | 93.3 | - | - | - | - | - | - | - | - | - |
| R2D2 | 56.4 | 85.0 | 93.1 | 79.1 | 96.5 | 98.9 | 63.3 | 89.3 | 95.7 | 79.3 | 97.1 | 98.7 |
| CN-CLIP | 69.2 | 89.9 | 96.1 | 81.5 | 96.9 | 99.1 | 63.0 | 86.6 | 92.9 | 83.5 | 97.3 | 99.2 |
Zero-shot Image Classification:
| Task | CIFAR10 | CIFAR100 | DTD | EuroSAT | FER | FGVC | KITTI | MNIST | PC | VOC |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| GIT | 88.5 | 61.1 | 42.9 | 43.4 | 41.4 | 6.7 | 22.1 | 68.9 | 50.0 | 80.2 |
| ALIGN | 94.9 | 76.8 | 66.1 | 52.1 | 50.8 | 25.0 | 41.2 | 74.0 | 55.2 | 83.0 |
| CLIP | 94.9 | 77.0 | 56.0 | 63.0 | 48.3 | 33.3 | 11.5 | 79.0 | 62.3 | 84.0 |
| Wukong | 95.4 | 77.1 | 40.9 | 50.3 | - | - | - | - | - | - |
| CN-CLIP | 96.0 | 79.7 | 51.2 | 52.0 | 55.1 | 26.2 | 49.9 | 79.4 | 63.5 | 84.9 |
开始本项目前，需先检查是否满足下列环境配置要求:
运行下列命令即可安装本项目所需的三方库。
pip install -r requirements.txt
下面提供一段简单的代码示例说明如何使用中文CLIP的API。开始使用前，请先安装cn_clip：
# 通过pip安装 pip install cn_clip # 或者从源代码安装 cd Chinese-CLIP pip install -e .
安装成功后，即可通过如下方式轻松调用API，传入指定图片（示例）和文本，提取图文特征向量并计算相似度：
import torch from PIL import Image import cn_clip.clip as clip from cn_clip.clip import load_from_name, available_models print("Available models:", available_models()) # Available models: ['ViT-B-16', 'ViT-L-14', 'ViT-L-14-336', 'ViT-H-14', 'RN50'] device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu" # 如本地模型不存在，自动从ModelScope下载模型，需要提前安装`modelscope`包 model, preprocess = load_from_name("ViT-B-16", device=device, download_root='./', use_modelscope=True) model.eval() image = preprocess(Image.open("examples/pokemon.jpeg")).unsqueeze(0).to(device) text = clip.tokenize(["杰尼龟", "妙蛙种子", "小火龙", "皮卡丘"]).to(device) with torch.no_grad(): image_features = model.encode_image(image) text_features = model.encode_text(text) # 对特征进行归一化，请使用归一化后的图文特征用于下游任务 image_features /= image_features.norm(dim=-1, keepdim=True) text_features /= text_features.norm(dim=-1, keepdim=True) logits_per_image, logits_per_text = model.get_similarity(image, text) probs = logits_per_image.softmax(dim=-1).cpu().numpy() print("Label probs:", probs) # [[1.268734e-03 5.436878e-02 6.795761e-04 9.436829e-01]]
我们也准备了部署ONNX和TensorRT模型的相关支持，流程详见deployment.md。
如果你不满足于仅仅使用API，欢迎继续阅读本文档，了解如何使用我们的项目进行CLIP模型的训练和测试。
下文将包括跨模态检索教程（包含finetune和inference，及KNN计算等）以及零样本图像分类教程。
下载本项目后, 请创建新的文件夹 ${DATAPATH} 以存放数据集、预训练ckpt、以及finetune产生的模型日志&ckpt。推荐工作区目录结构如下：
Chinese-CLIP/
├── run_scripts/
│ ├── muge_finetune_vit-b-16_rbt-base.sh
│ ├── flickr30k_finetune_vit-b-16_rbt-base.sh
│ └── ... # 更多finetune或评测脚本...
└── cn_clip/
├── clip/
├── eval/
├── preprocess/
└── training/
${DATAPATH}
├── pretrained_weights/
├── experiments/
├── deploy/ # 用于存放ONNX & TensorRT部署模型
└── datasets/
├── MUGE/
├── Flickr30k-CN/
└── .../ # 更多自定义数据集...
这里我们提供预训练模型参数的下载方式，以及进行finetune前对数据进行的预处理过程
请参考前文模型规模 & 下载链接部分，下载对应模型ckpt（.pt后缀文件即可）。推荐将下载的ckpt文件存放于${DATAPATH}/pretrained_weights/目录下。
为了与Chinese-CLIP代码适配，同时保证数据处理和读取的效率，我们建议将训练&评测使用的图文数据集统一组织成如下的方式：
${DATAPATH}
└── datasets/
└── ${dataset_name}/
├── train_imgs.tsv # 图片id & 图片内容
├── train_texts.jsonl # 文本id & 文本内容，连同匹配的图片id列表
├── valid_imgs.tsv
├── valid_texts.jsonl
├── test_imgs.tsv
└── test_texts.jsonl
其中${dataset_name}代指数据集名称（如MUGE）
为保证文件处理效率，我们不是将图片以大量的小文件方式存放，而是将训练/验证/测试图片以base64形式分别存放在${split}_imgs.tsv文件中。文件每行表示一张图片，包含图片id（int型）与图片base64，以tab隔开，格式如下：
1000002 /9j/4AAQSkZJ...YQj7314oA//2Q==
将图片原始文件转换为base64的方式非常简单，请执行以下python代码：
from PIL import Image from io import BytesIO import base64 img = Image.open(file_name) # 访问图片路径 img_buffer = BytesIO() img.save(img_buffer, format=img.format) byte_data = img_buffer.getvalue() base64_str = base64.b64encode(byte_data) # bytes base64_str = base64_str.decode("utf-8") # str
文本信息及图文对匹配关系则保存在${split}_texts.jsonl文件。文件每行是一行json，格式如下：
{"text_id": 8428, "text": "高级感托特包斜挎", "image_ids": [1076345, 517602]}
对于测试集只有文本，不知道图文对匹配关系的情况，每行的image_ids字段处理为空列表即可，即"image_ids": []。
最后，我们还需要将tsv和jsonl文件一起序列化，转换为内存索引的LMDB数据库文件，方便训练时的随机读取
python cn_clip/preprocess/build_lmdb_dataset.py \
--data_dir ${DATAPATH}/datasets/${dataset_name}
--splits train,valid,test
例如对于MUGE数据集，则${dataset_name}设为MUGE，--splits指定需要转换的数据集划分，以逗号不加空格分隔。转换后，数据集文件夹下会对应增加以下LMDB序列化文件
${DATAPATH}
└── datasets/
└── ${dataset_name}/
└── lmdb/
├── train
│ ├── imgs
│ └── pairs
├── valid
└── test
为了降低上手难度，我们也提供了按上述步骤预处理好的数据压缩包，直接下载解压并放置于${DATAPATH}/datasets/目录下即可：
在此我们介绍训练的步骤，方便其他用户了解模型细节，使用我们提供的中文CLIP预训练模型进行finetune。基于MUGE和Flickr30K-CN两个下游检索数据集，我们提供了训练样例脚本run_scripts/muge_finetune_vit-b-16_rbt-base.sh和run_scripts/flickr30k_finetune_vit-b-16_rbt-base.sh。运行脚本同时支持单机（单卡或多卡）和多机分布式训练，请在运行前，先根据脚本开头的指引注释，填写好分布式相关配置，之后运行如下命令即可开始训练（多机训练请在各机器上都运行命令）。对于显存不足的情况，可以考虑激活配置项中的重计算策略。训练产生的log和模型ckpt文件，会自动保存在用户指定的目录下：
cd Chinese-CLIP/ bash run_scripts/muge_finetune_vit-b-16_rbt-base.sh ${DATAPATH}
相关的训练配置项包括:
WORKER_CNT: 训练的机器个数GPUS_PER_NODE: 每个机器上的GPU个数train-data: 训练数据LMDB目录，准备LMDB数据文件的预处理流程见上。val-data: 验证数据LMDB目录，指定为None时，则不进行训练过程中的验证。num-workers: 训练集数据处理（DataLoader）的进程数，默认为4。valid-num-workers: 验证集数据处理（DataLoader）的进程数（如果进行验证），默认为1。vision-model: 指定视觉backbone, 从 ["ViT-B-16", "ViT-L-14", "ViT-L-14-336", "ViT-H-14", "RN50"]选择。text-model: 指定文本backbone, 从 ["RoBERTa-wwm-ext-base-chinese", "RoBERTa-wwm-ext-large-chinese", "RBT3-chinese"]选择。context-length: 文本输入序列长度。warmup: warmup步数。batch-size: 训练时单卡batch-size。（请保证训练样本总数 > batch-size * GPU数，至少满足1个训练batch）lr: 学习率。wd: weight decay。max-steps: 训练步数，也可通过max-epochs指定训练轮数。freeze-vision: 是否freeze视觉backbone。use-augment: 是否使用AutoAugment对图片进行数据增强。valid-batch-size: 验证时单机batch-size。（请保证验证集样本总数 > batch-size * GPU数，至少满足1个验证batch）valid-step-interval和valid-epoch-interval: 验证step/epoch频率，指定为-1时则在训练中不进行验证。grad-checkpointing: 使用重计算策略，在前向过程中不保存中间结果，以训练时间换取更小的显存开销，适用于显存不足的情况。（store_true参数，直接在脚本中加上--grad-checkpointing即可，目前要求Pytorch>1.8.0）mask-ratio: 参照FLIP的策略，在finetune时可指定随机mask一定比例的图像patch，以降低显存开销、加快训练速度。默认为0.0，即不激活这一策略。use-flash-attention: 使用FlashAttention，可在不影响效果的条件下为Chinese-CLIP的finetune过程显著提速以及降低显存占用。（store_true参数，配置好环境后，在脚本中加上--use-flash-attention即可，请详见flash_attention.md）accum-freq: 梯度累积频率，默认为1。指定为大于1的整数时开启对比学习梯度累积，模拟更大的batch size。如果单卡batch size为m，则总的batch size为accum_freq * m * GPU数。gather-with-grad: 是否在分布式训练时进行带有完整梯度的特征gather，默认关闭。name: 指定输出路径。超参日志, 训练日志以及产出ckpt均会存放至 ${DATAPATH}/experiments/${name}/。save-step-frequency及save-epoch-frequency: 存ckpt的步数或轮数间隔。report-training-batch-acc: 日志是否报告训练图到文&文到图batch准确率。resume: 权重读取的路径。示例脚本中指定为预训练ckpt路径，也可以指定为用户自己finetune的ckpt路径做继续训练。reset-data-offset: 是否从此前的数据断点续跑。如batch size或GPU卡数超参改变，建议打开此选项。reset-optimizer: 是否使用optimizer state。训练完毕，log 会自动存在${DATAPATH}/experiments/${name}/out_${timestamp}.log，训练log格式如下所示:
2022-12-11,20:40:34 | INFO | Rank 0 | Global Steps: 1/735 | Train Epoch: 1 [1024/250880 (0%)] | Loss: 2.371020 | Image2Text Acc: 49.90 | Text2Image Acc: 48.73 | Data Time: 1.039s | Batch Time: 3.625s | LR: 0.000000 | logit_scale: 4.605 | Global Batch Size: 1024
验证log格式如下所示:
2022-12-11,20:42:47 | INFO | Rank 0 | Validation Result (epoch 1 @ 150 steps) | Valid Loss: 0.502810 | Image2Text Acc: 84.95 | Text2Image Acc: 84.26 | logit_scale: 4.605 | Valid Batch Size: 128
注意: 对比学习的训练收敛和稳定性和总batch size相关。如您使用更小的batch size（相比默认配置128 per-GPU * 8 GPU），建议使用更小的学习率。我们推荐使用更多的GPU和更大的batch size以取得更好的效果。
我们提供特征提取、以及图文检索任务评估的流程，具体如下：
目前本代码支持使用GPU单卡进行图文特征提取，请参考使用以下命令。我们也提供了部署ONNX和TensorRT模型，加速特征推理的支持，详见deployment.md。
cd Chinese-CLIP/ export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 export PYTHONPATH=${PYTHONPATH}:`pwd`/cn_clip split=valid # 指定计算valid或test集特征 resume=${DATAPATH}/pretrained_weights/clip_cn_vit-b-16.pt python -u cn_clip/eval/extract_features.py \ --extract-image-feats \ --extract-text-feats \ --image-data="${DATAPATH}/datasets/${dataset_name}/lmdb/${split}/imgs" \ --text-data="${DATAPATH}/datasets/${dataset_name}/${split}_texts.jsonl" \ --img-batch-size=32 \ --text-batch-size=32 \ --context-length=52 \ --resume=${resume} \ --vision-model=ViT-B-16 \ --text-model=RoBERTa-wwm-ext-base-chinese
产出图文特征默认将保存于${DATAPATH}/datasets/${dataset_name}目录下，图片特征保存于${split}_imgs.img_feat.jsonl文件，每行以json存储一张图片的特征，格式如下：
{"image_id": 1000002, "feature": [0.0198, ..., -0.017, 0.0248]}
文本特征则保存于${split}_texts.txt_feat.jsonl，格式如下：
{"text_id": 248816, "feature": [0.1314, ..., 0.0018, -0.0002]}
对于小规模的学术检索数据集，我们提供一个简单的KNN检索实现，便于计算文到图、图到文检索的top-k召回结果（tips：如想仿照我们在项目中搭建检索demo，建议基于中文CLIP模型产出图文特征后，结合开源工程框架clip-retrieval搭建前后端服务。）
对于文到图检索（文本召回相关图片），请运行以下命令：
cd Chinese-CLIP/ split=valid # 指定计算valid或test集特征 python -u cn_clip/eval/make_topk_predictions.py \ --image-feats="${DATAPATH}/datasets/${dataset_name}/${split}_imgs.img_feat.jsonl" \ --text-feats="${DATAPATH}/datasets/${dataset_name}/${split}_texts.txt_feat.jsonl" \ --top-k=10 \ --eval-batch-size=32768 \ --output="${DATAPATH}/datasets/${dataset_name}/${split}_predictions.jsonl"
产出的结果保存在指定的jsonl文件中，每行表示一个文本召回的top-k图片id，格式如下：
{"text_id": 153915, "image_ids": [5791244, 1009692167, 7454547004, 3564007203, 38130571, 2525270674, 2195419145, 2503091968, 4966265765, 3690431163]}对于图到文检索（图片召回相关文本），类似地，请运行以下命令：
split=valid # 指定计算valid或test集特征 python -u cn_clip/eval/make_topk_predictions_tr.py \ --image-feats="${DATAPATH}/datasets/${dataset_name}/${split}_imgs.img_feat.jsonl" \ --text-feats="${DATAPATH}/datasets/${dataset_name}/${split}_texts.txt_feat.jsonl" \ --top-k=10 \ --eval-batch-size=32768 \ --output="${DATAPATH}/datasets/${dataset_name}/${split}_tr_predictions.jsonl"
产出结果每行表示一个图片召回的top-k文本id，格式如下：
{"image_id": 977856234, "text_ids": [156914, 157914, 158914, 155914, 156179, 158907, 157179, 154179, 154914, 154723]}我们提供了评测脚本计算检索任务的Recall@1/5/10，同时给出mean recall（Recall@1/5/10的平均数）。运行如下命令即可获取分数:
对于文到图检索，请运行命令：
split=valid # 指定计算valid或test集特征 python cn_clip/eval/evaluation.py \ ${DATAPATH}/datasets/${dataset_name}/${split}_texts.jsonl \ ${DATAPATH}/datasets/${dataset_name}/${split}_predictions.jsonl \ output.json cat output.json
对于图到文检索，请先运行下面的命令，将图文对标注的jsonl文件由文到图的格式转为图到文：
python cn_clip/eval/transform_ir_annotation_to_tr.py \
--input ${DATAPATH}/datasets/${dataset_name}/${split}_texts.jsonl完成后，请运行命令：
split=valid # 指定计算valid或test集特征 python cn_clip/eval/evaluation_tr.py \ ${DATAPATH}/datasets/${dataset_name}/${split}_texts.tr.jsonl \ ${DATAPATH}/datasets/${dataset_name}/${split}_tr_predictions.jsonl \ output.json cat output.json
打印出的结果格式将如下：
{"success": true, "score": 85.67, "scoreJson": {"score": 85.67, "mean_recall": 85.67, "r1": 71.2, "r5": 90.5, "r10": 95.3}}关于整套跨模态检索的训练和测试流程，我们以MUGE检索数据集（多模态电商图文挑战赛）为例，也提供了一个包含上述全部流程并可运行的Jupyter Notebook（下载链接），欢迎大家上手实践。
本部分介绍如何使用Chinese-CLIP实现零样本图像分类，以零样本图像分类Benchmark ELEVATER中的数据集为例。ELEVATER是由多个知名的分类数据集（包括CIFAR-10、CIFAR-100、MNIST等）组成的评测集合，评测模型在这些数据集上的零样本效果。我们在实验中，给其中每个数据集准备了中文版本的prompt、类别标签连同原始图片，详见数据文档，用于测试Chinese-CLIP模型。更多关于该benchmark的详情请点击链接。大家也可以参考我们提供的流程，仿照在自己的中文分类数据集准备数据并进行测试。
首先将数据按照如下格式进行准备。由于零样本图像分类仅需测试，因此只需要准备好测试集和预训练模型参数，按照如下目录结构，存放在用户指定的${DATAPATH}下：
${DATAPATH}
├── pretrained_weights/
└── datasets/
└── ${dataset_name}/
├── label_cn.txt
└── test/
├── 000/ # label id，如label个数大于10，则将其向左补零到3位数保证字典序
│ ├── image_0003.jpg # 图片样本，命名无特殊要求
│ ├── image_0005.jpg
│ └── ...
├── 001/
│ ├── image_0001.jpg
│ ├── image_0002.jpg
│ └── ...
└── 002/
├── image_0003.jpg
├── image_0005.jpg
└── ...
...
测试集保证test文件夹内数据按照label对应的id进行划分，并保证id为字典序（10以上的多位数，需向左补零label.zfill(3), 如001，002等）。label_cn.txt为数据标签，每行一个标签名，如下所示：
手风琴
飞机
锚
...
每行的标签对应的label id为行号-1，如第1行的标签的id为0，第二行的标签的id为1。如果标签总数大于10，则统一向左补零到3位数，比如标签个数为100，标签id则为000-099。用户需为每个label id生成对应的文件夹，并将标注该label的样本放入其中。我们以ELEVATER中的CIFAR-100数据集为样例，请访问数据集🤗OFA-Sys/chinese-clip-eval或点击🤗链接下载处理好的数据。如果想尝试在其他ELEVATER包含的数据集上测试Chinese-CLIP，请参见我们的数据文档。
我们准备了预测脚本，请查看run_scripts/zeroshot_eval.sh。运行命令例子如下：
bash run_scripts/zeroshot_eval.sh 0 \
${DATAPATH} ${dataset_name} \
${vision_model} ${text_model} \
${ckpt_path} ${index_file}其中各参数意义为：
0为GPU idDATAPATH参见上面的准备工作部分，根据实际位置输入对应路径dataset_name参见上面的准备工作部分，输入评测的数据集目录名，如cifar-100vision_model为指定模型类型，选项包括["ViT-B-32", "ViT-B-16", "ViT-L-14", "ViT-L-14-336", "RN50", "ViT-H-14"]text_model包括["RoBERTa-wwm-ext-base-chinese", "RoBERTa-wwm-ext-large-chinese", "RBT3-chinese"]ckpt_path为模型预训练ckpt的完整路径index_file（可选，仅提交ELEVATER官网评测需要指定），请参见数据文档例如，用ViT-B/16规模预训练模型进行评测CIFAR-100，则运行（${DATAPATH}需根据实际情况替换）：
bash run_scripts/zeroshot_eval.sh 0 \
${DATAPATH} cifar-100 \
ViT-B-16 RoBERTa-wwm-ext-base-chinese \
${DATAPATH}/pretrained_weights/clip_cn_vit-b-16.pt返回结果会打印top-1的准确率。
Result:
zeroshot-top1: 0.6444
在CIFAR-100上，ViT-B/16规模的Chinese-CLIP预期应该达到64.4%。我们在ELEVATER上其他规模、其他数据集的零样本分类结果，请详见Results.md。
同时，程序还会存下一个json文件用于提交ELEVATER官方用，json文件内容如下所示：
{"model_name": "CN-CLIP-ViT-B-16", "dataset_name": "cifar-100", "num_trainable_params": 0, "num_params": 188262913, "num_visual_params": 86192640, "num_backbone_params": 188262913, "n_shot": 0, "rnd_seeds": [123], "predictions": "prediction probability tensor [size: (1, 10000, 100)]"}其中包括模型名model_name、数据集名称dataset_name、总参数量num_params、视觉塔的参数量num_visual_params等模型的meta信息，以及模型输出结果，即模型的预测概率tensor，size为[1, 样本数, 标签个数]。
基于我们集成于Huggingface transformers的特征提取API，我们在Huggingface Model Hub🤗提供了在线简单尝试零样本图像分类的demo（Hosted inference API），各个模型规模的demo链接见下，欢迎尝试！
如果觉得本项目好用，希望能给我们提个star并分享给身边的用户，欢迎给相关工作citation，感谢支持！
@article{chinese-clip,
title={Chinese CLIP: Contrastive Vision-Language Pretraining in Chinese},
author={Yang, An and Pan, Junshu and Lin, Junyang and Men, Rui and Zhang, Yichang and Zhou, Jingren and Zhou, Chang},
journal={arXiv preprint arXiv:2211.01335},
year={2022}
}