# CLIP

## 论文

`Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision`

* https://arxiv.org/abs/2103.00020

## 模型结构

CLIP 模型有两个主要组件，一个文本编码器和一个图像编码器。对于文本编码器，使用了`Transformer`；对于图像编码器采用了`ResNet`和`Vision Transformer（ViT）`。

![alt text](readme_imgs/model.png)

## 算法原理

CLIP通过最大化`文本-图像`匹配得分同时训练一个图像编码器和文本编码器。

![alt text](readme_imgs/alg.png)

## 环境配置

### Docker（方法一）
    
    docker pull image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/pytorch:2.1.0-ubuntu20.04-dtk24.04.1-py3.10

    docker run --shm-size 50g --network=host --name=clip --privileged --device=/dev/kfd --device=/dev/dri --group-add video --cap-add=SYS_PTRACE --security-opt seccomp=unconfined -v 项目地址(绝对路径):/home/ -v /opt/hyhal:/opt/hyhal:ro -it <your IMAGE ID> bash

    python setup.py install

### Dockerfile（方法二）

    docker build -t <IMAGE_NAME>:<TAG> .

    docker run --shm-size 50g --network=host --name=clip --privileged --device=/dev/kfd --device=/dev/dri --group-add video --cap-add=SYS_PTRACE --security-opt seccomp=unconfined -v 项目地址(绝对路径):/home/ -v /opt/hyhal:/opt/hyhal:ro -it <your IMAGE ID> bash

    python setup.py install

### Anaconda (方法三)

1、关于本项目DCU显卡所需的特殊深度学习库可从光合开发者社区下载安装：
https://developer.hpccube.com/tool/

    DTK驱动：dtk24.04.1
    python：python3.10
    torch: 2.1.0
    torchvision: 0.16.0

Tips：以上dtk驱动、python、torch等DCU相关工具版本需要严格一一对应

2、其它非特殊库参照requirements.txt安装

    python setup.py install


## 数据集

无

## 训练

无

## 推理

    python tests/simple_test.py --pt <model_name or model_name.pt>

    python tests/zero_shot_prediction.py --pt <model_name or model_name.pt>

    python tests/linear_probe.py --pt <model_name or model_name.pt>

注意：使用`model_name.pt`会读取`pretrained_models`文件夹下的已下载模型，使用模型名称`model_name`则会自动下载模型。

## result

`python tests/zero_shot_prediction.py --pt ViT-B-32.pt`

![alt text](readme_imgs/r.png)

### 精度

无

## 应用场景

### 算法类别

`图像分类`

### 热点应用行业

`电商,绘画,交通`

## 预训练权重

下载模型后放入`pretrained_models`文件夹中（需要自行创建）。

原始链接 

[RN50](https://openaipublic.azureedge.net/clip/models/afeb0e10f9e5a86da6080e35cf09123aca3b358a0c3e3b6c78a7b63bc04b6762/RN50.pt)
/ [RN101](https://openaipublic.azureedge.net/clip/models/afeb0e10f9e5a86da6080e35cf09123aca3b358a0c3e3b6c78a7b63bc04b6762/RN101.pt)
/ [RN50x4](https://openaipublic.azureedge.net/clip/models/7e526bd135e493cef0776de27d5f42653e6b4c8bf9e0f653bb11773263205fdd/RN50x4.pt)
/ [RN50x16](https://openaipublic.azureedge.net/clip/models/52378b407f34354e150460fe41077663dd5b39c54cd0bfd2b27167a4a06ec9aa/RN50x16.pt)
/ [RN50x64](https://openaipublic.azureedge.net/clip/models/be1cfb55d75a9666199fb2206c106743da0f6468c9d327f3e0d0a543a9919d9c/RN50x64.pt)
/ [ViT-B/32](https://openaipublic.azureedge.net/clip/models/40d365715913c9da98579312b702a82c18be219cc2a73407c4526f58eba950af/ViT-B-32.pt)
/ [ViT-B/16](https://openaipublic.azureedge.net/clip/models/5806e77cd80f8b59890b7e101eabd078d9fb84e6937f9e85e4ecb61988df416f/ViT-B-16.pt)
/ [ViT-L/14](https://openaipublic.azureedge.net/clip/models/b8cca3fd41ae0c99ba7e8951adf17d267cdb84cd88be6f7c2e0eca1737a03836/ViT-L-14.pt)
/ [ViT-L/14@336px](https://openaipublic.azureedge.net/clip/models/3035c92b350959924f9f00213499208652fc7ea050643e8b385c2dac08641f02/ViT-L-14-336px.pt)


[SCNet](http://113.200.138.88:18080/aimodels/findsource-dependency/clip-openai) 高速通道 


## 源码仓库及问题反馈

* https://developer.hpccube.com/codes/modelzoo/clip_pytorch

## 参考资料

* https://github.com/openai/CLIP

