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title: multi-modal_rleg-vit-large-patch14
canonical_url: "https://www.modelscope.cn/models/iic/multi-modal_rleg-vit-large-patch14"
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chinese_name: "RLEG生成式多模态表征模型-英文-large"
last_updated: 2023-03-13
license: "Apache License 2.0"
pipeline_tag: generative-multi-modal-embedding
tasks:
  - generative-multi-modal-embedding
library_name:
  - pytorch
frameworks:
  - pytorch
language:
  - en
domain:
  - multi-modal
downloads: 549
stars: 5
tags:
  - Transformer
  - Alibaba
  - "Multimodal Embedding"
  - "Generative Model"
  - "多模态表征"
  - "图文特征"
  - "图文检索"
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# multi-modal_rleg-vit-large-patch14

> multi-modal_rleg-vit-large-patch14 - iic 在 ModelScope 开源的模型。RLEG (Representation Learning with Embedding Generation) 多模态表征模型将生成模型与表征学习结合在一起，利用预训练的Diffusion生成模型，在特征空间在线生成更多的图文特征样本，指导和增强表征学习过程。

iic/multi-modal_rleg-vit-large-patch14 是 ModelScope 魔搭社区上的generative-multi-modal-embedding模型，采用 Apache License 2.0 许可。

- **Repository**: iic/multi-modal_rleg-vit-large-patch14
- **License**: Apache License 2.0
- **Tasks**: generative-multi-modal-embedding
- **Tags**: Transformer, Alibaba, Multimodal Embedding, Generative Model, 多模态表征, 图文特征, 图文检索
- **Downloads**: 549
- **Stars**: 5
- **Last updated**: 2023-03-13

Source: https://www.modelscope.cn/models/iic/multi-modal_rleg-vit-large-patch14

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# 生成式多模态表征模型RLEG
RLEG：Representation Learning with Embedding Generation，将生成模型与表征模型结合在一起，
利用预训练的Diffusion生成模型，在特征空间在线生成更多的图文特征样本，指导和增强表征学习过程,
训练完成后在Inference阶段仅保留表征模型部分,
得到的多模态表征在图像分类、目标检测、语义分割、图文检索、图像生成等多个下游任务上得到性能提升.

## 模型结构信息
| Model | layers | width | heads | embedding dim
| ------------ | ------------ | ------------ | ------------ | ------------ |
| Vision Transformer | 24 | 1024 | 16 | 768
| Text Transformer | 12 | 768 | 12 | 768

## 使用方式和范围

### 如何使用
- 直接推理，对输入的图像、文本数据进行特征提取, 或生成文本描述
- 用户可根据自身场景特点，收集自己的数据进行fine-tune

#### 代码范例
```python
from modelscope.models import Model
from modelscope.pipelines import pipeline
from modelscope.utils.constant import Tasks
from PIL import Image
import requests

model = Model.from_pretrained('damo/multi-modal_rleg-vit-large-patch14')
p = pipeline(task=Tasks.generative_multi_modal_embedding, model=model)

url = 'http://clip-multimodal.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/lingchen/demo/dogs.jpg'
image = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw)
text = 'dogs playing in the grass'

img_embedding = p.forward({'image': image})['img_embedding']
print('image embedding: {}'.format(img_embedding))

text_embedding = p.forward({'text': text})['text_embedding']
print('text embedding: {}'.format(text_embedding))

```

### 使用场景
- 适用于通用场景下的图像识别、图文跨模态检索任务
- 对于其他图像/文本多模态任务，可以考虑使用该模型作为特征提取器

### 模型局限性以及可能的偏差
模型在数据集上训练，有可能产生一些偏差，请用户自行评测后决定如何使用。

## 训练数据
训练数据共约4亿公开图文数据集,包含[CC3M](https://github.com/google-research-datasets/conceptual-captions)/[CC12M](https://github.com/google-research-datasets/conceptual-12m)/[LAION-400M](https://laion.ai/laion-400-open-dataset/)/[YFCC100M](http://www.multimediacommons.org/)公开数据集。

## 模型训练
### 预处理
--图像输入：RandomResizedCrop到`224*224`，随机水平翻转

--文本输入：最多保留77个token
### LR scheduler
初始LR为0.001，每30000个iteration之后减小为1/5，共训练90000个iteration。
## 数据评估及结果
该模型在3个公开图像识别或图文检索数据集上进行了**zero-shot**评测，对比[CLIP](https://openai.com/blog/clip/)相同参数量模型，达到SOTA效果，详细Top1识别或检索准确率如下表所示：

| | ImageNet-Top1 | ImageNet-Top5 | Flickr30K-I2T | Flickr30K-T2I | MSCOCO-I2T | MSCOCO-T2I |
|     :---:     | :---: | :---: | :---: | :---: | :---: | :---: |
| CLIP (Large)  | 75.3  | 94.6  | 85.7  | 64.6  | 57.3  | 36.1  |
| RLEG (Large)  | 80.9  | 96.6  | 90.5  | 75.4  | 62.1  | 45.4  |