论文阅读：CDUL: CLIP-Driven Unsupervised Learning for Multi-Label Image Classification

ICCV2023的的论文，提出来一个在CLIP中使用无标记的多标签的方案

在2024年还有人对其做再现性[研究（Reproducibility Study of CDUL: CLIP-Driven Unsupervised Learning for Multi-Label Image Classification）

另外，本篇论文没有公开代码，但有相关同行实现了部分代码，这部分会在后面提及

本篇Blog仅记录些让我感兴趣的部分，不完善的地方与细节，还请各位自行补充

参考资料

【ICCV 2023】CDUL: CLIP-Driven Unsupervised Learning for Multi-Label Image Classification

CDUL: CLIP-Driven Unsupervised Learning for Multi-Label Image Classification

研究动机

· CLIP往往适合单标签分类，而不适合多标签分类

· 多标签的注释获取往往是带有噪声的

本文方法:

· 伪标签初始化。聚合全局和局部信息，令CLIP关注多类对象。

· 梯度对齐训练。递归地更新网络参数和伪标签（潜在参数）。

提出一种基于CLIP的无监督学习的无标注多标签图像分类方法。包括三个阶段:初始化、训练(Train)和推断(Inference)。

· 在初始化阶段充分利用强大的CLIP模型,并提出一种基于全球本地图像文本相似度的聚合的方法,以扩展Clip进行多标签预测

· 在训练阶段,我们将聚合相似度得分作为初始的伪标签,并提出一种优化框架来训练分类网络的参数,并优化未观测标签的伪标签。

· 在推断阶段,仅使用分类网络预测输入图像的标签。

伪标签初始化

全局与局部对齐

有一个Global Alignment 和一个Local Alignment

Global Alignment 是指整张图片的Embedding

Local Alignment是图片拆成块后的Embedding

两部分的使用的公式一模一样

有一个聚合器：Global-Local Image-Text Similarity Aggregator

针对Local Alignment计算出的相似度（similirity）给了一个聚合方案

基于该方案，与Global Alignment进行算术平均

与PromptPar中的代码所描述基本一致

def forward_aggregate(self, image, text):
   all_class = (image / image.norm(dim=-1, keepdim=True)).float()
   text_features = (text / text.norm(dim=-1, keepdim=True)).float()
   \# cosine similarity as logits
   logit_scale = self.logit_scale.exp()
   logits_per_image = logit_scale * all_class @ text_features.t()
 
   //上面部分是OpenAI原本内容，下面部分为实现：
   similarity = self.softmax_model(logits_per_image)
   global_similarity = similarity[:,0]
   local_similarity = similarity[:,1:]        
   for logits_local in local_similarity:
     max_values, _ = torch.max(logits_local, dim=0)#max_values.detach().numpy()
     min_values, _ = torch.min(logits_local, dim=0)
     gama=max_values > args.ag_threshold
     similarity_aggregate = gama.float() * max_values + (1 - gama.float()) * min_values  
 
   final_similarity = (similarity_aggregate + global_similarity) / 2  
 
   return self.agg_bn(final_similarity),logits_per_image

梯度对齐训练

使用后 Kullback-Leibler （KL散度）作为损失计算，根据结果更新伪标签，然后进行下一轮计算，逐步更新网络参数。

Note：好像不少多标签的CLIP都在用KL散度替换交叉熵（Cross Entrophy Loss）

结语

相比较于CSDN原文，好像也没有新增多少内容😂溜了溜了

非要说什么的话，就是这个方案确实有开创性，一个不难理解的方案，完成了CLIP对多标签任务的拓展