jittor-FSC/JCLIP

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• • 网络结构
  • 使用方法
  • • 安装依赖环境
    • 模型权重
    • demo
  • 第四届计图比赛Baseline

JCLIP

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JCLIP为CLIP的Jittor版本，CLIP（Contrastive Language-Image Pre-Training）是一个在各种（图像、文本）对上训练的神经网络。可以用自然语言指示它在给定图像的情况下预测最相关的文本片段，而无需直接对任务进行优化，这与 GPT-2和3的zero-shot功能类似。

网络结构

使用方法

安装依赖环境

pip install jittor
pip install ftfy regex tqdm
python setup.py develop

模型权重

下载VIT-B-32或利用转换脚本，将PyTorch权重转换为Jittor权重。

import torch
import jittor as jt
clip = torch.load('ViT-B-32.pt').state_dict()

for k in clip.keys():
    clip[k] = clip[k].float().cpu()
jt.save(clip, 'ViT-B-32.pkl')

demo

import jittor as jt
import jclip as clip
from PIL import Image

jt.flags.use_cuda = 1

model, preprocess = clip.load("ViT-B-32.pkl")

image = preprocess(Image.open("CLIP.png")).unsqueeze(0)

text = clip.tokenize(["a diagram", "a dog", "a cat"])

with jt.no_grad():
    logits_per_image, logits_per_text = model(image, text)
    probs = logits_per_image.softmax(dim=-1).numpy()

print("Label probs:", probs)  # prints: [[0.9927937  0.00421068 0.00299572]]

第四届计图比赛Baseline

• Training-Free版本

python baseline.py

• Training版本

python baseline_ft.py

得到result.txt，打包为zip，提交即可。