Meningkatkan Keupayaan Carian Imej Menggunakan Siglip 2

siglip 2: merevolusikan carian imej dengan pengekodan bahasa penglihatan yang dipertingkatkan

Pengambilan imej yang cekap dan tepat adalah penting untuk pengurusan aset digital, e-dagang, dan media sosial. Siglip 2 Google Deepmind (kehilangan sigmoid untuk pra-latihan imej bahasa) adalah pengekod bahasa penglihatan berbilang bahasa yang direka untuk meningkatkan persamaan dan carian imej dengan ketara. Senibina inovatifnya meningkatkan pemahaman semantik dan cemerlang dalam klasifikasi sifar-tembakan dan pengambilan teks imej, melampaui model terdahulu dalam mengekstrak perwakilan visual yang bermakna. Ini dicapai melalui pendekatan latihan bersatu yang menggabungkan pembelajaran sendiri dan data yang pelbagai.

Mata Pembelajaran Utama

• memahami asas -asas model klip dan peranan mereka dalam pengambilan imej.
• Memahami batasan fungsi kerugian berasaskan softmax dalam membezakan variasi imej halus.
• meneroka bagaimana siglip menggunakan fungsi kehilangan sigmoid untuk mengatasi batasan -batasan ini.
• menganalisis penambahbaikan utama SIGLIP 2 ke atas pendahulunya.
• Bina sistem pengambilan imej fungsional menggunakan pertanyaan imej pengguna.
• Bandingkan dan menilai prestasi SIGLIP 2 terhadap SIGLIP.

Artikel ini adalah sebahagian daripada Blogathon Sains Data.

Jadual Kandungan

pra-latihan imej bahasa kontrasif (klip)

komponen teras klip

• fungsi softmax dan kehilangan silang entropi
  • batasan klip
  • siglip dan fungsi kehilangan sigmoid
  perbezaan utama dari klip
• • siglip 2: kemajuan atas siglip
  Ciri -ciri teras siglip 2
• • Membina sistem pengambilan imej dengan siglip 2 dan analisis perbandingan dengan siglip
  Ujian pengambilan praktikal
• penilaian model siglip 2
• penilaian model siglip
  • Kesimpulan
  Soalan Lazim
• pra-latihan imej bahasa kontrasif (klip)

Klip, yang diperkenalkan oleh OpenAI pada tahun 2021, adalah model multimodal terobosan yang menjembatani visi komputer dan pemprosesan bahasa semulajadi. Ia mempelajari ruang perwakilan bersama untuk imej dan teks, membolehkan tugas-tugas seperti klasifikasi imej sifar dan pengambilan teks imej.

Ketahui lebih lanjut: Klip Vit-L14: Keajaiban multimodal untuk klasifikasi imej sifar-shot

komponen teras klip Klip terdiri daripada pengekod teks, pengekod imej, dan mekanisme pembelajaran yang kontras. Mekanisme ini menyelaraskan perwakilan imej dan teks dengan memaksimumkan persamaan untuk pasangan yang sepadan dan meminimumkannya untuk pasangan yang tidak sesuai. Latihan melibatkan dataset besar pasangan teks imej.

fungsi softmax dan kehilangan silang entropi

Klip menggunakan encoder untuk menghasilkan embeddings untuk imej dan teks. Skor kesamaan (produk dot) mengukur persamaan antara embeddings ini. Fungsi softmax menghasilkan taburan kebarangkalian untuk setiap pasangan teks imej.

Fungsi kerugian bertujuan untuk memaksimumkan skor persamaan untuk pasangan yang betul. Walau bagaimanapun, normalisasi softmax boleh membawa kepada isu.

batasan klip

kesukaran dengan pasangan yang sama:

softmax berjuang untuk membezakan perbezaan halus antara pasangan teks imej yang sangat serupa.
• kerumitan memori kuadratik:
Pengiraan persamaan pasangan yang membawa kepada permintaan memori yang tinggi.
siglip dan fungsi kehilangan sigmoid

Batasan klip SIGLIP Google dengan menggunakan fungsi kerugian berasaskan sigmoid. Ini beroperasi secara bebas pada setiap pasangan teks imej, meningkatkan kecekapan dan ketepatan.

perbezaan utama dari klip

siglip 2: kemajuan atas siglip

siglip 2 dengan ketara mengatasi siglip dalam klasifikasi sifar-shot, pengambilan teks imej, dan pengekstrakan perwakilan visual. Ciri utama ialah varian Resolusi Dinamik (NAFLEX).

Ciri -ciri teras siglip 2

• Latihan dengan Sigmoid & Locca Decoder: Decoder teks meningkatkan kapsyen yang berasaskan dan merujuk keupayaan ekspresi.
• Semantik tempatan yang halus: kehilangan global-tempatan dan kehilangan ramalan bertopeng meningkatkan pengekstrakan ciri tempatan.
• Distillation diri: Meningkatkan pemindahan pengetahuan dalam model.
• Kesesuaian yang lebih baik kepada resolusi yang berbeza: varian fixres dan naflex mengendalikan pelbagai resolusi imej dan nisbah aspek.

Membina sistem pengambilan imej dengan SIGLIP 2 dan analisis perbandingan dengan SIGLIP

(Bahagian ini akan mengandungi kod python dan penjelasan untuk membina sistem pengambilan imej, sama dengan yang asal, tetapi dengan kejelasan yang lebih baik dan kod yang berpotensi dipermudahkan untuk keringkasan. Ujian pengambilan praktikal

(Bahagian ini akan merangkumi hasil ujian kedua -dua model SIGLIP dan SIGLIP 2 dengan imej sampel, menunjukkan imej yang diambil dan membandingkan persamaan mereka dengan imej pertanyaan.)

Kesimpulan

SIGLIP 2 mewakili kemajuan besar dalam model bahasa penglihatan, yang menawarkan keupayaan pengambilan imej yang unggul. Kecekapan, ketepatan, dan kebolehsuaiannya menjadikannya alat yang berharga di pelbagai aplikasi.

Soalan -soalan yang sering ditanya

(Bahagian ini akan tetap sama, berpotensi dengan rewording kecil untuk kejelasan.)

(Nota: imej akan dimasukkan seperti yang dinyatakan dalam input asal.)

Atas ialah kandungan terperinci Meningkatkan Keupayaan Carian Imej Menggunakan Siglip 2. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!