🚀 Marqo-FashionCLIP模型卡片
Marqo-FashionCLIP和Marqo-FashionSigLIP在性能上超越了以往最先進的時尚CLIP模型(具體結果見下文)。Marqo-FashionCLIP利用了廣義對比學習(GCL),這使得該模型不僅可以基於文本描述進行訓練,還能結合類別、風格、顏色、材質、關鍵詞和細節信息,從而為時尚產品搜索提供高度相關的結果。該模型是在ViT - B - 16(laion2b_s34b_b88k)的基礎上進行微調得到的。
Github頁面:Marqo-FashionCLIP
博客:Marqo博客
🚀 快速開始
本部分將介紹如何使用Marqo-FashionCLIP模型。
💻 使用示例
基礎用法
Hugging Face
可以使用AutoModel
加載該模型:
from transformers import AutoModel, AutoProcessor
model = AutoModel.from_pretrained('Marqo/marqo-fashionCLIP', trust_remote_code=True)
processor = AutoProcessor.from_pretrained('Marqo/marqo-fashionCLIP', trust_remote_code=True)
import torch
from PIL import Image
image = [Image.open("docs/fashion-hippo.png")]
text = ["a hat", "a t-shirt", "shoes"]
processed = processor(text=text, images=image, padding='max_length', return_tensors="pt")
with torch.no_grad():
image_features = model.get_image_features(processed['pixel_values'], normalize=True)
text_features = model.get_text_features(processed['input_ids'], normalize=True)
text_probs = (100.0 * image_features @ text_features.T).softmax(dim=-1)
print("Label probs:", text_probs)
OpenCLIP
該模型可以與OpenCLIP無縫集成使用:
import open_clip
model, preprocess_train, preprocess_val = open_clip.create_model_and_transforms('hf-hub:Marqo/marqo-fashionCLIP')
tokenizer = open_clip.get_tokenizer('hf-hub:Marqo/marqo-fashionCLIP')
import torch
from PIL import Image
image = preprocess_val(Image.open("docs/fashion-hippo.png")).unsqueeze(0)
text = tokenizer(["a hat", "a t-shirt", "shoes"])
with torch.no_grad(), torch.cuda.amp.autocast():
image_features = model.encode_image(image, normalize=True)
text_features = model.encode_text(text, normalize=True)
text_probs = (100.0 * image_features @ text_features.T).softmax(dim=-1)
print("Label probs:", text_probs)
Transformers.js
你還可以使用Transformers.js庫在JavaScript中運行該模型。
首先,使用以下命令從NPM安裝:
npm i @huggingface/transformers
然後,按如下方式計算嵌入:
import { CLIPTextModelWithProjection, CLIPVisionModelWithProjection, AutoTokenizer, AutoProcessor, RawImage, softmax, dot } from '@huggingface/transformers';
const model_id = 'Marqo/marqo-fashionCLIP';
const tokenizer = await AutoTokenizer.from_pretrained(model_id);
const text_model = await CLIPTextModelWithProjection.from_pretrained(model_id);
const processor = await AutoProcessor.from_pretrained(model_id);
const vision_model = await CLIPVisionModelWithProjection.from_pretrained(model_id);
const texts = ['a hat', 'a t-shirt', 'shoes'];
const text_inputs = tokenizer(texts, { padding: 'max_length', truncation: true });
const { text_embeds } = await text_model(text_inputs);
const image = await RawImage.read('https://raw.githubusercontent.com/marqo-ai/marqo-FashionCLIP/main/docs/fashion-hippo.png');
const image_inputs = await processor(image);
const { image_embeds } = await vision_model(image_inputs);
const normalized_text_embeds = text_embeds.normalize().tolist();
const normalized_image_embeds = image_embeds.normalize().tolist()[0];
const text_probs = softmax(normalized_text_embeds.map((text_embed) =>
100.0 * dot(normalized_image_embeds, text_embed)
));
console.log(text_probs);
📚 詳細文檔
基準測試結果
以下是該模型在6個公開的多模態時尚數據集(Atlas、DeepFashion (In - shop)、DeepFashion (Multimodal)、Fashion200k、KAGL和Polyvore)上的平均評估結果:
文本到圖像(6個數據集的平均值)
模型 |
平均召回率 |
召回率@1 |
召回率@10 |
平均倒數排名(MRR) |
Marqo - FashionCLIP |
0.192 |
0.094 |
0.290 |
0.200 |
FashionCLIP2.0 |
0.163 |
0.077 |
0.249 |
0.165 |
OpenFashionCLIP |
0.132 |
0.060 |
0.204 |
0.135 |
ViT - B - 16 - laion2b_s34b_b88k |
0.174 |
0.088 |
0.261 |
0.180 |
類別到產品(5個數據集的平均值)
模型 |
平均準確率 |
準確率@1 |
準確率@10 |
平均倒數排名(MRR) |
Marqo - FashionCLIP |
0.705 |
0.734 |
0.676 |
0.776 |
FashionCLIP2.0 |
0.684 |
0.681 |
0.686 |
0.741 |
OpenFashionCLIP |
0.646 |
0.653 |
0.639 |
0.720 |
ViT - B - 16 - laion2b_s34b_b88k |
0.662 |
0.673 |
0.652 |
0.743 |
子類別到產品(4個數據集的平均值)
模型 |
平均準確率 |
準確率@1 |
準確率@10 |
平均倒數排名(MRR) |
Marqo - FashionCLIP |
0.707 |
0.747 |
0.667 |
0.772 |
FashionCLIP2.0 |
0.657 |
0.676 |
0.638 |
0.733 |
OpenFashionCLIP |
0.598 |
0.619 |
0.578 |
0.689 |
ViT - B - 16 - laion2b_s34b_b88k |
0.638 |
0.651 |
0.624 |
0.712 |
📄 許可證
本項目採用Apache - 2.0許可證。