Siglip So400m Patch14 224

🚀 SigLIP (形状最適化モデル)

SigLIPは、解像度224x224のWebLiで事前学習されたモデルです。このモデルは、Zhaiらによる論文Sigmoid Loss for Language Image Pre-Trainingで紹介され、このリポジトリで最初に公開されました。 このモデルはSoViT - 400mアーキテクチャを持ち、AlabdulmohsinらによるGetting ViT in Shape: Scaling Laws for Compute-Optimal Model Designで提示された形状最適化バージョンです。 なお、SigLIPを公開したチームはこのモデルのモデルカードを作成していないため、このモデルカードはHugging Faceチームによって作成されています。

🚀 クイックスタート

このセクションでは、SigLIPモデルの基本的な使い方を説明します。

✨ 主な機能

• SigLIPは、CLIPというマルチモーダルモデルの損失関数を改良したものです。シグモイド損失は画像 - テキストペアに対してのみ動作し、正規化のためにペアワイズ類似度のグローバルなビューを必要としません。これにより、バッチサイズをさらに拡大できると同時に、小さいバッチサイズでも良好な性能を発揮します。
• 著者の一人によるSigLIPの概要はこちらで確認できます。

📦 インストール

このREADMEには具体的なインストール手順が記載されていないため、このセクションをスキップします。

💻 使用例

基本的な使用法

ここでは、このモデルを使ってゼロショット画像分類を行う方法を示します。

from PIL import Image
import requests
from transformers import AutoProcessor, AutoModel
import torch

model = AutoModel.from_pretrained("google/siglip-so400m-patch14-224")
processor = AutoProcessor.from_pretrained("google/siglip-so400m-patch14-224")

url = "http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg"
image = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw)

texts = ["a photo of 2 cats", "a photo of 2 dogs"]
inputs = processor(text=texts, images=image, padding="max_length", return_tensors="pt")

with torch.no_grad():
    outputs = model(**inputs)

logits_per_image = outputs.logits_per_image
probs = torch.sigmoid(logits_per_image) # these are the probabilities
print(f"{probs[0][0]:.1%} that image 0 is '{texts[0]}'")

高度な使用法

パイプラインAPIを使って、ユーザーにとっての複雑さを軽減する方法を示します。

from transformers import pipeline
from PIL import Image
import requests

# load pipe
image_classifier = pipeline(task="zero-shot-image-classification", model="google/siglip-so400m-patch14-224")

# load image
url = 'http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg'
image = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw)

# inference
outputs = image_classifier(image, candidate_labels=["2 cats", "a plane", "a remote"])
outputs = [{"score": round(output["score"], 4), "label": output["label"] } for output in outputs]
print(outputs)

より多くのコード例については、ドキュメントを参照してください。

📚 ドキュメント

学習手順

学習データ

SigLIPは、WebLIデータセット(Chen et al., 2023)で事前学習されています。

前処理

• 画像は同じ解像度(384x384)にリサイズ/リスケールされ、RGBチャネル全体で平均(0.5, 0.5, 0.5)、標準偏差(0.5, 0.5, 0.5)で正規化されます。
• テキストはトークン化され、同じ長さ(64トークン)にパディングされます。

コンピューティング

このモデルは、16個のTPU - v4チップで3日間学習されました。

評価結果

CLIPと比較したSigLIPの評価結果を以下に示します(論文から引用)。

BibTeXエントリと引用情報

@misc{zhai2023sigmoid,
      title={Sigmoid Loss for Language Image Pre-Training}, 
      author={Xiaohua Zhai and Basil Mustafa and Alexander Kolesnikov and Lucas Beyer},
      year={2023},
      eprint={2303.15343},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CV}
}

📄 ライセンス

このモデルはApache - 2.0ライセンスの下で提供されています。