参考：CLIP论文笔记--《Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision》_visual n-grams模型-CSDN博客

• openAI，2021，将图片和文字联系在一起，----->得到一个能非常好表达图片和文字的模型
• 主题：多模态理解任务
  任务：计算图片和文本的相似度
  训练：有监督的对比学习

背景

• zero-shot transfer：零样本迁移到下游任务（一些NLP模型可以直接在A数据集上预训练，再到B，C，D数据集做任务时，这个模型可以不使用这个数据集的任何数据（zero-shot）进行参数微调而直接做任务）
• “狭窄的视觉概念”是指模型在ImageNet等数据集上训练，只是为了学会区分像“猫”、“狗”这样的类，但不同的猫种类模型是不会区分的，比如“橘猫”和“奶牛猫”，即其他的视觉信息没有被充分利用。
• Visual N-Grams促成CLIP的诞生的最重要的论文。【用自然语言监督信号来让促成一些现存的CV分类数据集(包含ImageNet数据集)实现zero-shot transfer。】

 方法

• 标准的图像模型 VS CLIP：
  • 标准的图像模型：一个图像特征提取器和一个线性分类器---预测标签
  • CLIP：一个图像编码器和一个文本编码器---预测一批（图像、文本）正确配对
• 测试：输入句子（a photo of {label}---Prompt工程）+图片
• 从自然语言中学习：将图片表示与语言联系起来，从而实现灵活的zero-shot transfer
• 超大数据集：用4亿对来自网络的图文数据集，将文本作为图像标签，进行训练。这个数据集称为WebImageText（WIT）
• 预训练
  
  • 图片分类任务------>图文匹配任务 
  • 贡献点：采用了海量图文对数据和超大batch size进行预训练，并不在于其模型结构
  • 模态之间的cosine similarity：N个匹配的图文对相似度最大，个不匹配的图文对相似度最小
    • 对角线上都是配对的正样本对，而矩阵的其他元素，则是由同个batch内的图片和不配对的文本（相反亦然）组成的负样本。
  • 
    
• 测试