readme: ---
  tags:
  - clip
  language: ko
  license: mit
  ---
  
  # vitB32_bert_ko_small_clip
  
  [openai/clip-vit-base-patch32](https://huggingface.co/openai/clip-vit-base-patch32) + [lassl/bert-ko-small](https://huggingface.co/lassl/bert-ko-small) CLIP Model
  
  [training code(github)](https://github.com/Bing-su/KoCLIP_training_code)
  
  ## Train
  
  SBERT의 [Making Monolingual Sentence Embeddings Multilingual using Knowledge Distillation](https://arxiv.org/abs/2004.09813)를 참고하여, `openai/clip-vit-base-patch32` 텍스트 모델의 가중치를 `lassl/bert-ko-small`로 복제하였습니다. 논문과는 달리 mean pooling을 사용하지 않고, huggingface모델의 기본 pooling을 그대로 사용하였습니다.
  
  사용한 데이터: [Aihub 한국어-영어 번역(병렬) 말뭉치](https://aihub.or.kr/aidata/87)
  
  
  ## How to Use
  
  #### 1.
  
  ```python
  import requests
  from PIL import Image
  from transformers import VisionTextDualEncoderProcessor, VisionTextDualEncoderModel  # or Auto...
  
  model = VisionTextDualEncoderModel.from_pretrained("Bingsu/vitB32_bert_ko_small_clip")
  processor = VisionTextDualEncoderProcessor.from_pretrained("Bingsu/vitB32_bert_ko_small_clip")
  
  url = "http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg"
  image = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw)
  
  inputs = processor(text=["고양이 두 마리", "개 두 마리"], images=image, return_tensors="pt", padding=True)
  
  outputs = model(**inputs)
  logits_per_image = outputs.logits_per_image
  probs = logits_per_image.softmax(dim=1)
  ```
  
  ```pycon
  >>> probs
  tensor([[0.9756, 0.0244]], grad_fn=<SoftmaxBackward0>)
  ```
  
  #### 2.
  
  ```python
  from transformers import AutoModel, AutoProcessor, pipeline
  
  model = AutoModel.from_pretrained("Bingsu/vitB32_bert_ko_small_clip")
  processor = AutoProcessor.from_pretrained("Bingsu/vitB32_bert_ko_small_clip")
  pipe = pipeline("zero-shot-image-classification", model=model, feature_extractor=processor.feature_extractor, tokenizer=processor.tokenizer)
  
  url = "http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg"
  result = pipe(images=url, candidate_labels=["고양이 한 마리", "고양이 두 마리", "고양이 두 마리와 리모컨 두 개"], hypothesis_template="{}")
  ```
  
  ```pycon
  >>> result
  [{'score': 0.871887743473053, 'label': '고양이 두 마리와 리모컨 두 개'},
   {'score': 0.12316706776618958, 'label': '고양이 두 마리'},
   {'score': 0.004945191089063883, 'label': '고양이 한 마리'}]
  ```
  