用CLIP做Zero-shot分类
从上面的描述中可以知道，图像和文本编码器可以创建一个512维的向量，将输入的图像和文本输入映射到相同的向量空间。
用CLIP做Zero-shot分类也就是把类别信息放入到文本句子中。
举个例子，输入一张图像，想要判断其类别为汽车、鸟还是猫，就可以创建三个文本串来表示类别：
T1代表车：a photo of a car
T2代表鸟：a photo of a bird
T3代表猫：a photo of a cat
将类别描述输入到文本编码器中，就可以得到可以代表类别的向量。
假设输入的是一张猫的照片，用 ViT 模型对其进行编码获取图像向量后，将其与类别向量计算余弦距离作为相似度，如果与T3的相似度最高，就代表图像的类别属于猫。
可以看到，类别标签并不是一个简单的词，而是基于模板「a photo of a {label}」的格式重新改写为一个句子，从而可以扩展到不受训练限制的类别预测。
实验中，使用该prompt模板在ImageNet的分类准确性上提高了1.3个百分点，但prompt模板并不总是能提高性能，在实际使用中需要根据不同的数据集进行测试。
Python实现
想要快速使用CLIP做zero-shot分类也十分容易，作者选取了Hugging Face中的frgfm/imagenette数据集作为演示，该数据集包含10个标签，且全部保存为整数值。
使用 CLIP进行分类，需要将整数值标签转换为对应的文本内容。
在直接将标签和照片进行相似度计算前，需要初始化 CLIP模型，可以使用通过 Hugging Face transformers找到的 CLIP 实现。
文本transformer无法直接读取文本，而是需要一组称为token ID（或input _ IDs）的整数值，其中每个唯一的整数表示一个word或sub-word（即token）。
将转换后的tensor输入到文本transformer中可以获取标签的文本embedding
注意，目前CLIP输出的向量还没有经过归一化（normalize），点乘后获取的相似性结果是不准确的。
下面就可以选择一个数据集中的图像作测试，经过相同的处理过程后获取到图像向量。
将图像转换为尺寸为（1, 3, 224, 224）向量后，输入到模型中即可获得embedding
下一步就是计算图像embedding和数据集中的十个标签文本embedding之间的点积相似度，得分最高的即是预测的类别。
模型给出的结果为cassette player（盒式磁带播放器），在整个数据集再重复运行一遍后，可以得到准确率为98.7%
除了Zero-shot分类，多模态搜索、目标检测、 生成式模型如OpenAI 的 Dall-E 和 Stable disusion，CLIP打开了计算机视觉的新大门。
参考资料：https://twitter.com/hardmaru/status/1619270829828874240https://laion.ai/blog/giant-openclip/https://www.pinecone.io/learn/zero-shot-image-classification-clip/
