這個深度學習庫能執行10多種圖像文本任務，有20多個數據集，還統一接口｜已開源
沒錯，這是一個視覺語言深度學習框架就可以擁有的。
Pine 發自 凹非寺
量子位 | 公眾號 QbitAI
支持10余種圖像文本任務，囊括20多種數據集，還提供SOTA模型性能和可復現預訓練及微調實驗配置。
沒錯，這是一個視覺語言深度學習框架就可以擁有的。
這個庫的廬山真面目是：Salesforce亞洲研究院推出的LAVIS。
并且，它還統一了接口，降低開發成本和入門門檻。
最重要的是：已開源！
LAVIS全?位?持視覺語?任務、數據集、模型。
如果還不能看不出它的優勢，那話不多說，直接看LAVIS與現有多模態庫的對比圖。
相較之下，現存的視覺語?框架只?持較少?部分任務和數據集，遜色了不少。
除此之外，LAVIS還附帶了豐富的開源資源和?具，就比如說它提供了一個圖形化的工具，可以可視化數據集的樣本，以便于能更好的預覽、理解數據。
并且隨著LAVIS一起開源的還有GUI demo，它的功能就有這么多。（看圖）
具體LAVIS有何過人之處？一起來看看吧～
?站式視覺語?框架
LAVIS概括下來，可以用三個數字來表示：四、十、二十。
先來說說四，它表示LAVIS支持四種領先的基礎視覺語?模型架構，包括ALBEF、BLIP、CLIP和ALPRO。
其中ALBEF和CLIP主要支持圖像文本任務，ALPRO?持視頻?本任務，BLIP對這兩項任務都能夠提供?持。
也正是有了這些視覺語言模型做基礎，LAVIS才能夠運行這十余種視覺語言任務。
具體來講，它可以進行圖?描述?成、圖像?本檢索、視頻?本檢索、圖像問答、視頻問答、多模態分 類、多模態圖像、視頻對話、視覺語?推理、多模態預訓練等實?任務。
除此之外，LAVIS還具備多模態特征提取等功能。
講完模型架構和任務，就還差數據集了，不過這就不必擔心，因為LAVIS能夠支持二十多種數據集。
想實現各項任務都能夠找到合適的數據集進行訓練。
不過，這些都還只是LAVIS的開碟小菜，它還“憋了個大招”：
統一接口。
這對初學者和跨領域研究者來說是相當友好了，許多深度學習庫的模型、數據集一集任務評估接口都不一致，這就導致學習成本大大提高。
而統一接口之后，就會極?簡化模型訓練評測，并且能夠最?化重復開發成本。
話說回來，這里的統一接口具體方便了什么呢？
主要分為兩部分。
第一部分是用于加載數據集和模型的統一接口，模型及其相關的預處理器也可以通過一個統一的接口來加載，從而便于對自定義數據進行分析和推斷。
第二部分是實現多模態特征提取的統一接口，這些特性對于端到端微調的離線應用程序尤其有用。通過更改名稱和模式，用戶可以選擇使用不同的模型架構和預先訓練的權重。
這樣一來，?戶便可以利?LAVIS提供的load_model(), load_dataset() ，?鍵加載所需模型和數據集。
比如說，加載COCO captioning數據集，只需要輸入load_dataset（“coco_caption”）；加載BLIP captioning模型只需要輸入model=load_model（name=“blip_caption”）。
此外，LAVIS還能實現數據到訓練?定制化，給予開發者充分空間研究新模型、新多模態能?、新引?場景。
不過，實現LAVIS這樣一站式的視覺語言框架，是怎樣做到的呢？
模塊化的結構
其實從LAVIS的構造就能夠看出，LAVIS深度學習庫的整個構造很簡潔，用三個字就可以概括：模塊化。
在整個庫中，將關鍵組件模塊化后再進行組織。
這樣一來，就可以對單個組件的現成訪問、快速開發以及新組件或外部組件的輕松集成，還能夠模型推斷，例如多模態特征提取。
具體是怎樣的？可以一起看看。
LAVIS共分為六個關鍵模塊（詳見下圖）。
其中比較核心的就是runners模塊，它負責管理整個訓練的評估的過程，RunnerBase和RunnerIters也各司其職，一個負責基于epoch的訓練，一個負責基于迭代的訓練。
tasks模塊會對每個任務執行具體的訓練和評估邏輯，以適應特定的任務。
datasets顧名思義就是負責創建數據集。
在models模塊中，它保存了其支持的四個模型以及共享模型層的定義。
processors模塊用來處理多模態輸入的預處理，處理器將輸入的圖像、視頻和文本轉換為模型可以使用的形式。
common則是LAVIS提供的工具包和一些應用程序。
這些模塊之間相互依賴，由此便形成了一個簡單而統一的庫，進而可以更方便地訓練和評估模型；訪問所支持的模型和數據集以及擴展新模型、任務和數據集。
目前，開發人員表示將持續更新維護LAVIS，在未來它將會支持更多更強大的視覺語言預訓練模型，和更多的視覺語言任務，比如文本圖像生成。
聽完是不是心癢癢了？
下方就有開源鏈接以及詳細文檔，感興趣的朋友可以試試～
Github：https://github.com/salesforce/LAVIS
技術報告：https://arxiv.org/abs/2209.09019
?持?檔：https://opensource.salesforce.com/LAVIS//latest/index.html
官?博客：https://blog.salesforceairesearch.com/lavis-language-vision-library/
— 完 —
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