本文主要是介绍CLIP与DINOv2的图像相似度对比，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
在计算机视觉领域有两个主要的自监督模型:CLIP和DINOv2。CLIP彻底改变了图像理解并且成为图片和文字之间的桥梁，而DINOv2带来了一种新的自监督学习方法。
在本文中，我们将探讨CLIP和DINOv2的优势和它们直接微妙的差别。我们的目标是发现哪些模型在图像相似任务中真正表现出色。
CLIP
使用CLIP计算两幅图像之间的相似性是一个简单的过程，只需两步即可实现:提取两幅图像的特征，然后计算它们的余弦相似度。
我们先创建虚拟环境并安装包
#Start by setting up a virtual environmentvirtualenv venv-similaritysource venv-similarity/bin/activate#Install required packagespip install transformers Pillow torch
接下来进行图像相似度的计算:
import torchfrom PIL import Imagefrom transformers import AutoProcessor, CLIPModelimport torch.nn as nndevice = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else "cpu")processor = AutoProcessor.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch32")model = CLIPModel.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch32").to(device)#Extract features from image1image1 = Image.open('img1.jpg')with torch.no_grad():inputs1 = processor(images=image1, return_tensors="pt").to(device)image_features1 = model.get_image_features(**inputs1)#Extract features from image2image2 = Image.open('img2.jpg')with torch.no_grad():inputs2 = processor(images=image2, return_tensors="pt").to(device)image_features2 = model.get_image_features(**inputs2)#Compute their cosine similarity and convert it into a score between 0 and 1cos = nn.CosineSimilarity(dim=0)sim = cos(image_features1[0],image_features2[0]).item()sim = (sim+1)/2print('Similarity:', sim)
上面两个相似的图像，获得的相似度得分达到了96.4%
DINOv2
使用DINOv2计算两幅图像之间的相似度的过程与CLIP的过程类似。使用DINOv2需要与前面提到的相同的软件包集，而不需要任何额外的安装:
from transformers import AutoImageProcessor, AutoModelfrom PIL import Imageimport torch.nn as nndevice = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else "cpu")processor = AutoImageProcessor.from_pretrained('facebook/dinov2-base')model = AutoModel.from_pretrained('facebook/dinov2-base').to(device)image1 = Image.open('img1.jpg')with torch.no_grad():inputs1 = processor(images=image1, return_tensors="pt").to(device)outputs1 = model(**inputs1)image_features1 = outputs1.last_hidden_stateimage_features1 = image_features1.mean(dim=1)image2 = Image.open('img2.jpg')with torch.no_grad():inputs2 = processor(images=image2, return_tensors="pt").to(device)outputs2 = model(**inputs2)image_features2 = outputs2.last_hidden_stateimage_features2 = image_features2.mean(dim=1)cos = nn.CosineSimilarity(dim=0)sim = cos(image_features1[0],image_features2[0]).item()sim = (sim+1)/2print('Similarity:', sim)
上面CLIP示例中相同的图像对，DINOv2获得的相似性得分为93%。
两个模型都可以给出图像的相似性，下面我们来进行深入的研究。
使用COCO数据集进行测试
这里使用来自COCO数据集验证集的图像来比较CLIP和DINOv2产生的结果。
流程如下:
- 遍历数据集以提取所有图像的特征。
- 将嵌入存储在FAISS索引中。
- 提取输入图像的特征。
- 检索前三个相似的图像。
1、特征提取和创建索引
import torchfrom PIL import Imagefrom transformers import AutoProcessor, CLIPModel, AutoImageProcessor, AutoModelimport faissimport osimport numpy as npdevice = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else "cpu")#Load CLIP model and processorprocessor_clip = AutoProcessor.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch32")model_clip = CLIPModel.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch32").to(device)#Load DINOv2 model and processorprocessor_dino = AutoImageProcessor.from_pretrained('facebook/dinov2-base')model_dino = AutoModel.from_pretrained('facebook/dinov2-base').to(device)#Retrieve all filenamesimages = []for root, dirs, files in os.walk('./val2017/'):for file in files:if file.endswith('jpg'):images.append(root + '/'+ file)#Define a function that normalizes embeddings and add them to the indexdef add_vector_to_index(embedding, index):#convert embedding to numpyvector = embedding.detach().cpu().numpy()#Convert to float32 numpyvector = np.float32(vector)#Normalize vector: important to avoid wrong results when searchingfaiss.normalize_L2(vector)#Add to indexindex.add(vector)def extract_features_clip(image):with torch.no_grad():inputs = processor_clip(images=image, return_tensors="pt").to(device)image_features = model_clip.get_image_features(**inputs)return image_featuresdef extract_features_dino(image):with torch.no_grad():inputs = processor_dino(images=image, return_tensors="pt").to(device)outputs = model_dino(**inputs)image_features = outputs.last_hidden_statereturn image_features.mean(dim=1)#Create 2 indexes.index_clip = faiss.IndexFlatL2(512)index_dino = faiss.IndexFlatL2(768)#Iterate over the dataset to extract features X2 and store features in indexesfor image_path in images:img = Image.open(image_path).convert('RGB')clip_features = extract_features_clip(img)add_vector_to_index(clip_features,index_clip)dino_features = extract_features_dino(img)add_vector_to_index(dino_features,index_dino)#store the indexes locallyfaiss.write_index(index_clip,"clip.index")faiss.write_index(index_dino,"dino.index")
2、图像相似度搜索
import faissimport numpy as npimport torchfrom transformers import AutoImageProcessor, AutoModel, AutoProcessor, CLIPModelfrom PIL import Imageimport os#Input imagesource='laptop.jpg'image = Image.open(source)device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else "cpu")#Load model and processor DINOv2 and CLIPprocessor_clip = AutoProcessor.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch32")model_clip = CLIPModel.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch32").to(device)processor_dino = AutoImageProcessor.from_pretrained('facebook/dinov2-base')model_dino = AutoModel.from_pretrained('facebook/dinov2-base').to(device)#Extract features for CLIPwith torch.no_grad():inputs_clip = processor_clip(images=image, return_tensors="pt").to(device)image_features_clip = model_clip.get_image_features(**inputs_clip)#Extract features for DINOv2with torch.no_grad():inputs_dino = processor_dino(images=image, return_tensors="pt").to(device)outputs_dino = model_dino(**inputs_dino)image_features_dino = outputs_dino.last_hidden_stateimage_features_dino = image_features_dino.mean(dim=1)def normalizeL2(embeddings):vector = embeddings.detach().cpu().numpy()vector = np.float32(vector)faiss.normalize_L2(vector)return vectorimage_features_dino = normalizeL2(image_features_dino)image_features_clip = normalizeL2(image_features_clip)#Search the top 5 imagesindex_clip = faiss.read_index("clip.index")index_dino = faiss.read_index("dino.index")#Get distance and indexes of images associatedd_dino,i_dino = index_dino.search(image_features_dino,5)d_clip,i_clip = index_clip.search(image_features_clip,5)
3、结果
使用四种不同的图像作为输入，搜索产生了以下结果:
如果肉眼判断，DINOv2表现出稍好的性能。
使用DISC21数据集进行测试
为了量化CLIP和DINOv2的差别，我们选择了专门为图像相似性搜索创建的DISC21数据集。由于它的实际大小为350GB，我们将使用150,000个图像子集。
在参数方面，我们将计算:
- 准确率:正确预测的图像与图像总数的比率。
- top -3准确率:在前三幅相似图像中找到正确图像的次数占图像总数的比例。
- 计算时间:处理整个数据集所需的时间。
结果如下：
特征提取:CLIP:每秒70.7个图像,DINOv2:每秒69.7个图像,2者的计算密集度都差不多。
准确率和前三名的准确率
两种模型都正确地预测了图像
所有模型都找不到正确的图像
只有CLIP预测正确的图像，DINOv2的top3
只有DINOv2预测正确的图像
结果分析
DINOv2明显的胜出，他在这个个非常具有挑战性的数据集上实现了64%的准确率。相比之下，CLIP只有28.45%。
在计算效率方面两种模型表现出非常相似的特征提取时间。
这里DINOv2大幅领先的一个原因是MetaAI使用DISC21数据集作为其模型的基准，这肯定会给DINOv2带来有利的优势。但是我们可以看到在COCO数据集上的测试中显示了有趣的细微差别:DINOv2在识别图像中的主要元素方面表现出更高的能力，而CLIP在专注于输入图像中的特定细节方面表现得很熟练(看看 bus那个图像，CLIP找出的全部是红色的车，这可能是因为它与文本对齐时包含了颜色)
还有一个问题就是CLIP和DINOv2之间嵌入维数的差异。CLIP的嵌入维数为512，而DINOv2的嵌入维数为768。所以可能也是差异的原因，但是如果使用更大的CLIP模型，执行的速度应该不会这么快了。
总结
DINOv2在图像相似任务中表现出卓越的准确性，展示了其实际应用的潜力。CLIP虽然值得称赞，但相比之下就显得不足了。CLIP在需要关注小细节的场景中特别有用。两种模型都表现出相似的计算效率，如果只针对于图像的单模态，DINOv2应该是一个不错的选择。
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作者:JeremyK
这篇关于CLIP与DINOv2的图像相似度对比的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
