A coleta de imagens é um passo fundamental para personalizar modelos de aprendizado de máquina, permitindo uma nova variedade de aplicações. Clay, da equipe do LAION, demonstra o uso do pacote 'clip-retrieval' para coletar imagens e legendas do extenso conjunto LAION-5B, que possibilita a personalização de modelos para atender a cenas ou estéticas específicas.

O 'clip-retrieval' utiliza a técnica de 'k-nearest neighbors' (k-NN), combinada com o autofaiss, para realizar a busca em um índice de imagens de maneira rápida e eficiente. O autor fornece um exemplo prático de instalação e configuração do cliente ClipClient para realizar consultas com uma descrição textual.

Além de buscar imagens a partir de texto, o 'clip-retrieval' também permite encontrar imagens semelhantes a uma imagem fornecida pelo usuário, usando embeddings com o modelo CLIP. Clay compartilha um exemplo sobre como converter uma imagem existente em um embedding e realizar consultas para encontrar imagens similares.

1. Instalação do pacote 'clip-retrieval'.

2. Configuração do Cliente ClipClient para consultas.

3. Busca por imagens usando descrição textual.

4. Geração de variações de imagem usando modelos de texto-para-imagem.

5. Consulta por imagens semelhantes com embeddings.

Clay conclui que as possibilidades do 'clip-retrieval' vão além do que foi apresentado, encorajando a exploração de novas ideias e casos de uso. A equipe planeja compartilhar futuros posts sobre como afinar modelos próprios usando os dados coletados.

A automação na coleta de imagens utilizando o 'clip-retrieval' não apenas simplifica o processo de curadoria de dados para modelos de aprendizado de máquina, mas também abre novas oportunidades para pesquisas e aplicações práticas. Para mais informações e atualizações sobre este tema, inscreva-se na nossa newsletter e fique por dentro das novidades no campo da inteligência artificial.

FONTES:

1. Replicate

2. LAION

3. clip-retrieval

4. LAION-5B dataset

5. Romain Beaumont