clip attention
时间: 2023-08-02 13:12:04 浏览: 74
引用[1]:在CLIP模型中,注意力机制是通过计算查询(query)和键(key)之间的点积得到的。具体地说,通过使用torch.matmul函数计算query_layer和key_layer的点积,然后除以注意力头的大小的平方根来进行缩放。在计算注意力得分之前,还会对注意力进行反向操作,即将填充位置的注意力设置为一个很小的值(通常为-10000),这样在经过softmax操作后,填充位置的注意力几乎为0,从而不会对填充位置的信息进行关注。接下来,通过将注意力得分与值(value)进行矩阵相乘,得到上下文(context)层。最后,通过对上下文层进行维度变换和重塑,得到最终的上下文层。[1]
引用[2]:CLIP模型的性能通常与基于ResNet-50特征的线性分类器的监督基线相竞争。然而,目前的基线性能仍然远低于整体最先进水平,因此仍需要进一步的工作来提高CLIP模型的任务学习和迁移能力。根据估计,为了在评估套件中达到整体最先进水平,zero-shot CLIP需要增加大约1000倍的计算量。然而,目前的硬件条件下进行这样的训练是不可行的,因此有必要进一步研究提高CLIP模型的计算和数据效率。[2]
引用[3]:在zero-shot CLIP中,它略微优于基线,并在27个数据集中的16个数据集上取得了胜利。其中,STL10数据集是鼓励无监督学习的数据集,仅包含有限数量的标记示例。令人惊讶的是,zero-shot CLIP在STL10数据集上达到了99.3%的准确率,似乎创造了一个新的最先进水平。在细粒度分类任务中,zero-shot CLIP的性能差异较大。在Stanford Cars和Food101数据集上,zero-shot CLIP在ResNet-50特征上的表现优于逻辑回归超过20%,而在Flowers102和FGVCAircraft数据集上,zero-shot CLIP的表现不及逻辑回归超过10%。这些差异可能主要是由于WIT和ImageNet之间每个任务的监督数量不同所致。在"通用"对象分类数据集(如ImageNet、CIFAR10和PascalVOC2007)上,zero-shot CLIP相对于ResNet-50特征略有优势。此外,在衡量视频动作识别的数据集上,zero-shot CLIP明显优于ResNet-50。在Kinetics700数据集上,zero-shot CLIP的性能比ResNet-50高出14.5%。在UCF101数据集上,zero-shot CLIP的性能也优于ResNet-50的特征7.7%。这可能是因为相比于以名词为中心的对象监督,自然语言为涉及动词的视觉概念提供了更广泛的监督。[3]
综上所述,CLIP模型中的注意力机制通过计算查询和键之间的点积得到,然后进行缩放和softmax操作,以获得注意力得分。注意力得分与值进行矩阵相乘,得到上下文层。在zero-shot CLIP中,它在一些数据集上略优于基线,并且在某些细粒度分类任务和视频动作识别任务上表现出色。然而,为了进一步提高CLIP模型的性能,仍需要进行更多的研究和改进。[1][2][3]