ZeroShot Image Classifier（Zeroshot）是一款面向开发人员的开源工具，可从文本描述中创建图像分类器。它结合了大型图像数据集（LAION5B）和文本搜索模型（CLIP）以及一个预训练模型（DinoV2）来实现图像分类。
使用文本的力量创建分类器，具有低延迟、快速高效的实时图像分类能力，并且可以离线访问，方便随时随地进行部署。适用于需要根据文本描述进行图像分类的场景，例如根据用户输入的文本描述对图片进行自动分类、筛选等。
零样本图像分类器是一种能够对在训练过程中未曾见过的类别进行分类的图像分类技术。
一、技术原理
在训练阶段，模型学习将图像的特征映射到一个语义空间。这个语义空间通常由一些预定义的语义描述或属性来表示，例如文本描述、类别标签的语义向量等。通过这种方式，模型建立起图像特征与语义信息之间的关联。
在推理阶段，当面对新的、未见过的类别时，模型利用已学到的语义映射关系，根据输入图像的特征在语义空间中与各类别的语义描述进行比较和匹配，从而预测出该图像所属的类别。即使该类别在训练数据中从未出现过，模型也能基于其对语义空间的理解进行分类。
1. 语义表示学习：
定义语义空间：首先确定一个语义空间，用于表示图像的类别信息。这个语义空间可以由文本描述、属性特征或其他形式的语义表示构成。例如，可以用一些描述性的词语来表示不同的类别，如“猫”这个类别可以用“有四条腿、有尾巴、身上有毛、会抓老鼠”等属性来描述；“汽车”这个类别可以用“有四个轮子、有车身、可以行驶”等属性来描述。这些属性构成了一个语义空间，每个类别在这个空间中都有一个对应的语义表示。
学习语义映射：利用大量的已标注数据，学习图像特征与语义表示之间的映射关系。这通常通过深度学习模型，如神经网络来实现。神经网络可以自动学习如何将图像的视觉特征转换为语义空间中的表示。例如，使用一个预训练的卷积神经网络（CNN）来提取图像的特征，然后将这些特征映射到语义空间中。通过这种方式，模型可以学习到不同图像特征与相应语义表示之间的关联。
2. 特征提取：
图像特征提取：对于输入的图像，使用特征提取器提取其视觉特征。特征提取器可以是基于深度学习的模型，如卷积神经网络（CNN）等。CNN 可以自动学习从图像中提取出具有代表性的特征，这些特征能够捕捉到图像的颜色、纹理、形状等信息。例如，VGG、ResNet 等是常用的 CNN 架构，它们可以对输入的图像进行多层卷积和池化操作，从而提取出图像的特征向量。
文本特征提取（如果基于文本辅助）：如果在零样本图像分类中使用了文本辅助信息，还需要对文本进行特征提取。可以使用词嵌入技术，如 Word2Vec、GloVe 等，将文本中的词语转换为低维的向量表示。然后，通过对文本中多个词语的向量进行组合和处理，得到整个文本的特征向量。这样，文本的语义信息就被转换为了可以与图像特征进行比较的向量形式。
3. 分类预测：
相似度计算：将提取到的图像特征与已知类别的语义表示进行相似度计算。常用的相似度度量方法有余弦相似度、欧氏距离等。例如，计算图像特征向量与每个类别语义表示向量之间的余弦相似度，相似度越高，表示图像与该类别的匹配程度越高。
预测类别：根据相似度计算的结果，选择相似度最高的类别作为图像的预测类别。如果相似度超过了某个预设的阈值，则认为图像属于该类别；否则，可以认为图像不属于已知的任何类别，或者需要进一步的处理和判断。
零样本图像分类器的核心思想是利用已有的语义知识和学习到的映射关系，对未曾见过的图像类别进行分类。这种方法可以大大扩展模型的分类能力，使其能够应对新出现的类别和未知的情况。
二、优势
泛化能力强：能够处理训练集中未出现的新类别，极大地扩展了模型的应用范围。这对于应对现实世界中不断出现的新事物和新类别非常有帮助，避免了因频繁收集新数据进行重新训练的繁琐过程。
减少数据标注需求：传统的图像分类需要大量的标注数据来训练模型，而零样本图像分类可以利用已有的语义知识和少量的标注数据来对新类别进行分类，降低了数据标注的成本和工作量。
可解释性较好：由于模型是基于语义信息进行分类的，所以其分类结果具有一定的可解释性。可以通过分析图像的语义特征和类别之间的关系，理解模型的决策过程，这对于一些对可解释性要求较高的应用场景非常重要。
三、不足
1. 对未知源模型生成的内容检测困难：
零样本分类器依赖已训练好的大模型和特定的特征提取方式来进行分类。如果遇到由未知源模型生成的图像或文本，由于其特征和已知模型的特征分布可能存在差异，零样本分类器难以准确地对其进行分类和识别。这限制了它在面对新的、未经验证的生成模型时的有效性。
2. 准确率相对较低：
语义理解的局限性：零样本分类依赖于对语义的理解和映射，但对于复杂的图像内容，准确地将图像特征与语义描述进行匹配是具有挑战性的。图像的语义信息可能是多义的、模糊的，或者不同的人对同一图像的语义理解可能存在差异，这会影响分类器的准确性。例如，一幅抽象的艺术作品，其语义信息难以准确地用文字描述，导致零样本分类器在对这类图像进行分类时可能出现错误。
缺乏对特定领域的深入学习：与传统的有监督学习方法相比，零样本分类器在特定领域的数据集上可能没有经过充分的训练，因此对该领域的特定特征和模式的识别能力相对较弱。例如，在医学图像领域，医学图像具有独特的特征和诊断标准，零样本分类器可能无法准确地识别和分类各种疾病的图像，而经过专门在医学图像数据集上训练的有监督模型则具有更高的准确性。
3. 计算成本和时间较高：
多次模型调用：为了提高分类的准确率，零样本分类器往往需要多次调用预训练的模型来进行特征提取和语义分析，这会增加计算成本和时间。特别是在处理大规模图像数据集时，这种计算开销可能会变得非常大，限制了其在实时应用或资源有限环境下的使用。
复杂的特征处理：零样本分类需要对图像的特征和语义描述进行复杂的处理和匹配，这涉及到大量的计算和数据处理操作。例如，将图像特征转换为语义向量、计算语义向量之间的相似度等操作都需要消耗大量的计算资源和时间。
4. 数据依赖问题：
对语义描述的依赖：零样本分类器的性能高度依赖于准确的语义描述。如果提供的语义描述不完整、不准确或不具有代表性，那么分类器的性能会受到很大影响。在实际应用中，获取高质量的语义描述可能需要大量的人工标注和专业知识，这增加了数据准备的难度和成本。
缺乏足够的训练数据：虽然零样本分类不需要针对特定的新类别进行大量的标注数据训练，但它仍然依赖于大规模的预训练数据集来学习通用的图像特征和语义关系。如果预训练数据集的覆盖范围不够广泛或存在偏差，那么零样本分类器在处理新的图像类别时可能会出现性能下降的情况。
5. 可解释性较差：
由于零样本分类器是基于复杂的神经网络模型和语义映射进行分类的，其决策过程往往是不透明的，难以理解和解释。这对于一些对结果可解释性要求较高的应用场景，如医疗诊断、法律判决等，是一个重要的限制因素。用户难以理解分类器是如何根据图像特征和语义描述做出分类决策的，这可能会影响用户对分类结果的信任度。
四、应用场景
1. 多领域的类别识别：
生物学：可以用于对新发现的物种、罕见的生物形态或不常见的生物行为进行分类和识别。由于生物领域的多样性极其丰富，不可能对所有的生物类别都有预先的标注样本，零样本图像分类器能够根据已知生物类别的特征描述和新生物的图像特征，对其进行合理的分类，为生物研究和物种鉴定提供支持。
零售业：在商品分类和识别方面有很大的应用潜力。随着市场的不断变化，新的商品不断涌现，对于零售商来说，不可能在商品推出的瞬间就拥有大量的标注数据来训练分类模型。零样本图像分类器可以根据商品的描述信息和图像特征，快速对新商品进行分类，帮助零售商更好地管理库存、进行商品推荐和制定营销策略。
艺术领域：艺术作品的风格和类型多种多样，且不断有新的创作风格出现。零样本图像分类器可以根据艺术作品的视觉特征和相关的艺术风格描述，对未见过的艺术作品进行分类，帮助艺术研究者更好地理解和分析艺术作品的风格演变，也可以为艺术爱好者提供更精准的艺术作品推荐。
2. 智能检索系统：
图像搜索引擎：用户在输入文本描述后，系统可以利用零样本图像分类器找到与之最相关的图像，即使这些图像的具体类别在训练数据中未曾出现过。例如，用户输入“夕阳下的海边风景”，系统可以在大量的图像库中准确地检索出符合该描述的图像，提高图像搜索的准确性和效率。
多媒体数据库管理：对于包含大量图像、视频等多媒体数据的数据库，零样本图像分类器可以帮助管理员快速对新加入的数据进行分类和标注，方便数据的管理和检索。用户在查询时，也可以根据自己的需求快速找到相关的多媒体资源。
图像检索：在图像检索系统中，零样本学习可以帮助用户根据语义描述来检索相关的图像，即使这些图像的类别在训练数据中未曾出现过。例如，用户可以输入“蓝色的花朵”这样的描述，系统能够检索出包含蓝色花朵的图像。
医学图像分析：医学领域中不断有新的疾病和病变出现，收集大量的标注数据往往非常困难。零样本图像分类可以利用已有的医学知识和少量的标注数据，对新的疾病或病变进行分类和诊断，为医学研究和临床实践提供支持。
野生动物监测：在野生动物监测中，经常会遇到一些罕见的物种或新出现的物种。零样本图像分类可以帮助识别这些未知的物种，为野生动物保护和研究提供技术支持。
3. 多语言环境应用：
跨语言图像标注：在不同语言环境下，图像的标注和分类可能会受到语言的限制。零样本图像分类器可以利用文本描述的语义信息，为图像自动标注，并且不受语言的限制。例如，一个训练好的零样本图像分类器可以根据英文的描述对中文图像进行准确的分类和标注，方便不同语言背景的用户使用和理解图像内容。
多语言图像检索：用户可以使用自己熟悉的语言进行图像检索，系统可以通过零样本图像分类器理解用户的需求，并在不同语言的图像数据中进行检索，返回符合用户需求的图像结果。这对于跨国公司、多语言网站等场景非常有用，可以提高用户的使用体验和信息获取效率。
4. 交互式系统与智能助手：
智能聊天机器人：在与用户的交互过程中，聊天机器人可以利用零样本图像分类器理解用户发送的图片内容，并根据图片的特征和用户的需求提供相关的信息和回答。例如，用户向聊天机器人发送一张植物的图片，机器人可以识别图片中的植物，并提供该植物的相关信息，如名称、属性、养护方法等。
虚拟现实和增强现实：在虚拟现实和增强现实场景中，用户可能会遇到各种未知的物体和场景。零样本图像分类器可以根据物体的外观特征和相关的描述信息，对这些未知物体进行实时分类和识别，为用户提供更丰富的虚拟体验。例如，在一款虚拟现实游戏中，玩家遇到一个从未见过的怪物，系统可以通过零样本图像分类器快速识别怪物的类型，并提供相应的游戏策略和提示。
5. 监控与安全领域：
异常行为监测：在监控视频中，零样本图像分类器可以识别出未曾训练过的异常行为或事件。例如，在机场、火车站等公共场所的监控系统中，可以利用零样本图像分类器监测到一些不常见的行为模式，如人群的异常聚集、物体的异常移动等，及时发出警报，提高安全防范能力。
新型安全威胁识别：对于一些新出现的安全威胁，如新型的武器、爆炸物等，可能没有足够的标注数据来训练传统的图像分类模型。零样本图像分类器可以根据这些新型安全威胁的特征描述和图像信息，对其进行识别和分类，帮助安全人员及时发现潜在的安全隐患，保障公共安全。
