CLIP：连接文本-图像_clip 文本

Contrastive Language-Image Pre-Training

• CLIP的主要目标是通过对比学习，学习匹配图像和文本。
• CLIP最主要的作用：可以将文本和图像表征映射到同一个表示空间

这是通过训练模型来预测哪个图像属于给定的文本，反之亦然。在训练过程中，模型学会了将图像和文本编码成统一的向量空间，这使得它能够在语言和视觉上理解它们之间的关系。

通过训练模型来预测哪个图像属于给定的文本，反之亦然。在训练过程中，模型学会了将图像和文本编码成统一的向量空间，这使得它能够在语言和视觉上理解它们之间的关系。

CLIP可以识别图像中的物体、场景、动作等元素，同时也能够理解与图像相关的文本，例如标签、描述、标题等。CLIP已被证明在视觉和语言任务上具有出色的表现。

数据输入：text-image pairs


定义
论文中采用的两种文本编码器：CBOW或者Text Transformer（BERT family model）
论文中采用的两种图像编码器：ResNet和Vision Transformer （ViT）
定义了两个投影矩阵W_i和W_t，用于将文本及图像特征映射到相同维度大小。
temperature参数用于控制softmax后的结果，temperature < 1 时模型倾向于给出更加极端的预测值（more confidence)，temperture > 1 的时候模型预测值在更接近0.5 (less confidence)
step 1 : 编码
通过图像&文本编码器，得分图像和文本特征。
step2 : 投影
首先通过投影矩阵将图像及文本特征映射到相同的维度大小，在进行L2 normalization （使得之后的点积操作直接等效于cosine similarity)
step3: 相似度计算
点积运算计算文本-图像的cosine similarity，得到 n x n 矩阵的logits（模型预测），越接近1则说明模型预测该文本-图像对是配对的，否则不配对。
step4: 计算loss
已知 logits 矩阵对角线的文本和图像是配对的，非对角线元素不配对，因此构造训练标签 np.arange(n)，然后分别在图像维度（axis=0) 和文本维度（axis=1)计算loss。
以图像维度为例简单说明一下这里的逻辑，因为在计算相似度的时候，图像特征矩阵@文本特征矩阵得到的 n x n 矩阵，第一个n 代表的图像，因此我们在axis=0 计算图像维度的loss。