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來源：機器之心

給 Crop-CLIP 一個口令，就能自動搜圖，還能幫忙裁剪出圖片中的關(guān)鍵部分。

經(jīng)常找圖的人都知道，根據(jù)檢索關(guān)鍵詞組尋找理想中的照片是件很麻煩的事情。

打開搜索引擎或無版權(quán)圖片網(wǎng)站，輸入關(guān)鍵詞，如果幸運的話，可能會在第一頁或前 N 個檢索結(jié)果中找到想要的圖像。這種搜索方式仍然是基于圖片標簽進行的。

自從 2021 年 1 月，OpenAI 推出了名為 CLIP 的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，找圖就進入了語義搜索時代。CLIP 建立在零樣本遷移、自然語言監(jiān)督、多模態(tài)學習的大量工作基礎(chǔ)之上，因此它可以從自然語言監(jiān)督中有效地學習視覺概念。

語義搜索不會試圖為輸入短語中的單詞找到精確匹配，而是捕獲上下文和單詞之間的更廣泛的關(guān)系，然后檢索與搜索查詢的上下文密切相關(guān)的結(jié)果。

近日，一位開發(fā)者將 YOLOv5 和 CLIP 結(jié)合起來，在使用關(guān)鍵詞檢索圖片內(nèi)容的同時，直接精確裁剪出包含檢索主題的那一部分。

在這張圖中，檢索的關(guān)鍵詞是「Whats the time」。

項目地址：https://github.com/vijishmadhavan/Crop-CLIP
在線試用地址：https://huggingface.co/spaces/Vijish/Crop-CLIP

先看幾個示例，比如你輸入關(guān)鍵詞「衛(wèi)衣男」，效果如下圖：

關(guān)鍵詞「威士忌酒瓶」：

輸入關(guān)鍵詞「計算機」，就不會包含水杯和耳機：

驚喜的是，它也能認出「Jeff Dean」：

怎么實現(xiàn)的？

CLIP 是用大量帶有對應(yīng)標題的圖像進行訓練的，因此它學會了理解哪個標題與哪個圖片相匹配。

用戶可以給出一個隨機圖像，并在向量空間中找到該圖像的余弦相似度，其中包含兩個短語向量：「這是狗的照片嗎？」、「這是貓的照片嗎？」。模型會查看哪一個具有最高的相似度，然后找到圖像的類別。某種程度上說，CLIP 具有像 GPT-2 和 GPT-3 一樣的零樣本分類能力。

圖源：OpenAI CLIP 博客。

和目標檢測器 YOLOv5 相結(jié)合之后，CLIP 在語義搜索圖像的基礎(chǔ)上增加了裁剪能力，變身 Crop-CLIP。

檢測和裁剪對象 (yolov5s)
使用 CLIP 對裁剪后的圖像進行編碼
使用 CLIP 編碼搜索查詢
找到最佳匹配部分

Crop-CLIP 也可用于創(chuàng)建數(shù)據(jù)集，需要在代碼中進行一些更改，進行批量搜索查詢。如下圖所示，Jack Daniels 威士忌酒瓶的圖像已被裁剪并保存。

項目作者 Vijish Madhavan 是一位自由開發(fā)者，現(xiàn)居英國，是利物浦約翰摩爾斯大學的碩士生。

但作者也提到了一點「限制」，Crop-CLIP 嚴重依賴目標檢測器 YOLOv5，鑒于 YOLOv5 是在 COCO 數(shù)據(jù)集上進行預(yù)訓練的目標檢測架構(gòu)和模型，因此 Crop-CLIP 檢測過程中的類別會依賴于 COCO 中的類別。

所以在機器之心編輯部的試用過程中，也會出現(xiàn)不同程度的翻車事故。

想要草莓，結(jié)果卻是金桔：

想要貓咪，結(jié)果卻是螃蟹：

這兩張輸出結(jié)果，劉能看了也要嘆氣：

至少，這個項目是一種有趣的創(chuàng)新，在后續(xù)的優(yōu)化中，相信作者也會對數(shù)據(jù)集等方面進行改進，實現(xiàn)更好的搜圖效果。

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