OpenAI’s CLIP for Object Detection

摘要：OpenAI’s CLIP是一种多模态模型，能够辨认具有类似含义的文本和图象。本文将介绍CLIP模型及其在目标检测中的利用。我们将探讨如何通过结合CLIP和目标检测算法实现零样本检测和CLIP在图象表示方面的方法。同时，我们还将讨论使用CLIP进行目标检测时面临的挑战。

Introduction to OpenAI’s CLIP

OpenAI’s CLIP是一种基于多模态方式工作的模型，它可以同时处理文本和图象。该模型基于大范围的文本-图象对数据集进行预训练，使其具有了辨认具有类似含义的文本和图象的能力。

Application of CLIP for Object Detection

通过对CLIP进行简单的扩大，我们可以将其利用于无监督目标检测（零样本检测）。通过使用CLIP，我们可以搜索图象中的边界框和对象区域，从而实现目标检测的功能。

CLIP for Visual Classification Benchmark

借助CLIP模型，我们可以将其利用到任何视觉分类基准任务中。同时，通过学习辨认不可见的对象种别之间的类似性，我们可以实现对未知对象种别的检测。

CLIP’s Approach to Image Representation

CLIP将图象视为非堆叠的补钉序列，将每一个补钉视为类似于NLP中的文本标记或单词的视觉标记。这类方法可以有效地捕捉图象中的语义信息。

Integration of Object Detection and CLIP

通过使用目标检测模型，我们可以在图象中找到感兴趣的物体。然后，我们可以裁剪图象并使用CLIP模型来肯定检测到的对象之间的类似性。

Zero-Shot Object Detection Algorithm

使用OpenAI的CLIP嵌入来进行零样本检测，只需要目标种别的文本描写。

Combining CLIP with Object Classification and Localization

通过将CLIP与轻量级的对象分类和定位模型结合，可以实现开放辞汇检测，并将自由文本查询与CLIP进行嵌入。

Challenges of Using CLIP for Object Detection

由于CLIP模型对全图象进行分类优化，所以在使用普通检测器来重复使用CLIP进行目标检测时，面临一些挑战。