CLIP多模态模型在验证码识别中的应用教学文档

一、CLIP模型概述

1.1 CLIP简介

CLIP(Contrastive Language-Image Pre-Training)是由OpenAI在2021年发布的多模态预训练神经网络模型，统一了图像和自然语言的表示空间。

1.2 核心特点

• 对比学习：通过图像-文本对训练，使匹配的特征接近，不匹配的特征远离
• 大规模预训练：使用超过4亿对互联网图像-文本数据
• 零样本学习：无需微调即可处理未见过的任务
• 多任务能力：包括OCR、地理定位、动作识别等

1.3 模型架构

• 视觉编码器：ResNet或ViT架构
• 文本编码器：Transformer架构

二、Chinese-CLIP介绍

2.1 汉化版本

Chinese-CLIP是CLIP的汉化版本，使用中文版RoBERTa文本编码器，支持中文文本处理。

2.2 可用模型

三、环境准备

3.1 本地环境要求

• Python >= 3.6.4
• PyTorch >= 1.8.0 (with torchvision >= 0.9.0)
• CUDA Version >= 10.2

3.2 AutoDL推荐环境

• 镜像：PyTorch 2.0.0 Python 3.8(ubuntu20.04) Cuda 11.8
• 内存：80GB
• 硬盘：系统盘30GB + 数据盘50GB(建议扩容)

四、数据集准备

4.1 数据集结构

${DATAPATH}
    datasets/
        KG_GE/
            train_imgs.tsv
            train_texts.jsonl
            valid_imgs.tsv
            valid_texts.jsonl
            test_imgs.tsv
            test_texts.jsonl

4.2 数据格式转换

1. 图片转换：将图片转换为base64格式存入TSV文件
2. 文本信息：JSONL格式存储文本及匹配关系
3. 数据集分割：推荐比例0.9:0.1:0.1

4.3 转换代码示例

import os
import random
import base64
from PIL import Image
from io import BytesIO
from sklearn.model_selection import train_test_split

def image_to_base64(file_path):
    with Image.open(file_path) as img:
        img_buffer = BytesIO()
        img.save(img_buffer, format=img.format)
        return base64.b64encode(img_buffer.getvalue()).decode('utf-8')

def save_images_to_split_tsv(image_dir, output_dir, ratios=(0.8,0.1,0.1)):
    image_files = os.listdir(image_dir)
    train, test = train_test_split(image_files, test_size=ratios[2])
    train, val = train_test_split(train, test_size=ratios[1]/(ratios[0]+ratios[1]))
    
    for split, files in zip(['train','val','test'], [train,val,test]):
        with open(f"{output_dir}/{split}_imgs.tsv", 'w') as f:
            for file in files:
                f.write(f"{random.randint(1e14,1e15-1)}\t{image_to_base64(os.path.join(image_dir,file))}\n")

4.4 转换为LMDB格式

python cn_clip/preprocess/build_lmdb_dataset.py \
    --data_dir ${DATAPATH}/datasets/KG_GE \
    --splits train,valid,test

五、模型训练

5.1 训练脚本关键参数

GPUS_PER_NODE=1
WORKER_CNT=1
export MASTER_ADDR=localhost
export MASTER_PORT=8514
export RANK=0

train_data=${DATAPATH}/datasets/KG_GE/lmdb/train
val_data=${DATAPATH}/datasets/KG_GE/lmdb/valid
resume=${DATAPATH}/pretrained_weights/clip_cn_rn50.pt

context_length=52
warmup=100
batch_size=128
valid_batch_size=20
lr=5e-5
wd=0.001
max_epochs=150
vision_model=RN50
text_model=RBT3-chinese

5.2 启动训练

bash run_scripts/tx_rs50_rbt-base.sh /path/to/TX_6icon

六、模型转换与部署

6.1 ONNX转换准备

pip install torch==1.13.1 torchvision==0.14.1 torchaudio==0.13.1
pip install onnx onnxruntime-gpu onnxmltools

6.2 转换脚本

python cn_clip/deploy/pytorch_to_onnx.py \
    --model-arch RN50 \
    --pytorch-ckpt-path /root/epoch_latest.pt \
    --save-onnx-path /root/autodl-tmp/TX_6icon/deploy/tx666 \
    --convert-text --convert-vision

6.3 推理部署代码

import onnxruntime
from PIL import Image
import numpy as np
import torch
import cn_clip.clip as clip
from clip import load_from_name, available_models
from clip.utils import _MODELS, _MODEL_INFO

# 初始化ONNX模型
img_sess = onnxruntime.InferenceSession('tx666.img.fp16.onnx', 
    providers=["CUDAExecutionProvider"])
txt_sess = onnxruntime.InferenceSession('tx666.txt.fp16.onnx',
    providers=["CUDAExecutionProvider"])

# 预处理
preprocess = image_transform(_MODEL_INFO['RN50']['input_resolution'])

def calculate_matching_probability(text: str, image: Image.Image) -> float:
    # 图像预处理
    img = preprocess(image)
    if isinstance(img, np.ndarray):
        img = np.expand_dims(img.astype(np.float32), axis=0)
    elif isinstance(img, torch.Tensor):
        img = img.float().unsqueeze(0).cpu().numpy()
    
    # 提取特征
    img_feat = img_sess.run(["unnorm_image_features"], {"image": img})[0]
    img_feat /= np.linalg.norm(img_feat, axis=-1, keepdims=True)
    
    # 文本处理
    text_tokens = clip.tokenize(["参考文本", text], context_length=52)
    text_feats = []
    for token in text_tokens:
        feat = txt_sess.run(["unnorm_text_features"], 
            {"text": np.expand_dims(token, axis=0)})[0]
        text_feats.append(feat)
    
    text_feats = np.vstack(text_feats)
    text_feats /= np.linalg.norm(text_feats, axis=1, keepdims=True)
    
    # 计算相似度
    logits = 100 * np.dot(img_feat, text_feats.T)
    probs = np.exp(logits - np.max(logits)) / \
        np.sum(np.exp(logits - np.max(logits)), axis=-1, keepdims=True)
    
    return probs[0][1]

七、注意事项

1. 训练环境：训练与ONNX转换所需的PyTorch版本不同，需分别配置
2. 保存频率：调整save-step-frequency避免存储空间不足
3. 数据盘选择：训练时务必使用数据盘而非系统盘
4. 推理适配：注意处理不同环境下的图像输入格式差异
5. 性能优化：GPU环境下6图识别可达毫秒级响应

八、扩展应用

1. 截图识别：结合图像分割技术处理截图验证码
2. 多模态搜索：扩展至图文检索等应用场景
3. 生成模型辅助：用于指导图像生成过程

通过本方案，可利用CLIP强大的多模态理解能力高效解决验证码识别问题，同时该框架也可灵活适配其他类似任务。