Recognize Anything: A Strong Image Tagging Model（RAM模型使用方法）

一、RAM模型介绍

这篇论文介绍了一个名为“Recognize Anything Model”（RAM）的新型基础模型，专用于图像标签识别（图像分类）。这一模型采用大规模图像-文本配对数据进行训练，无需手动注释，能够在零样本学习环境中识别任何常见类别，并显示出高准确率。RAM的开发包括四个关键步骤：首先，通过自动文本语义解析获取无需注释的图像标签；然后，训练一个初步模型来进行自动注释；接着，使用数据引擎生成额外的注释并清除错误注释；最后，使用处理过的数据重新训练模型，并利用更小但质量更高的数据集进行微调。

在这里插入图片描述

RAM模型的创新点

无需手动标注的训练数据：

RAM模型利用大规模的图像-文本对进行训练，无需依赖传统的手动标注。这种方法利用自然语言处理技术从文本中自动解析标签，生成与图像相关的标签，减少了人工标注的需求和成本。

数据引擎和自动注释系统：

模型开发过程中引入了一个数据引擎，用于生成额外的标签并清理错误的标签。这一步骤提高了标签的质量和准确性，使模型能够从更准确的数据中学习。

通过自动文本语义解析来获取图像标签，这不仅提升了标签生成的自动化水平，还增强了数据的多样性和覆盖范围。

开放词汇表和零样本学习：

RAM通过引入开放词汇表的概念，使得模型能够识别训练数据中未出现的新类别。这一点通过在模型的识别解码器中融入语义信息来实现，从而提升了模型对未知类别的泛化能力。

模型架构的优化：

RAM采用了先进的神经网络架构，包括Swin Transformer作为图像编码器，以及一个轻量级的图像标签识别解码器，这有助于提高训练和推理阶段的效率。

该模型结合了图像标签与图像描述生成任务，通过交叉注意力机制在图像特征与标签之间进行有效的交互，进一步增强了模型的表现。

灵活性和实用性：

RAM的设计允许在各种视觉任务和数据集中灵活部署，用户可以根据具体需求选择适用的类别进行标签识别。
模型能够与定位模型结合，形成一条强大而通用的视觉语义分析流水线，这在多种应用场景中都显示出极大的潜力。

二、RAM模型使用方法

开始

安装 recognize-anything 软件包：

pip install git+https://github.com/xinyu1205/recognize-anything.git

或者，为了开发，您可以从源代码构建

git clone https://github.com/xinyu1205/recognize-anything.git
cd recognize-anything
pip install -e .

然后就可以在其他项目中导入 RAM++、RAM 和 Tag2Text 模型了：

from ram.models import ram_plus, ram, tag2text

RAM++ Inference

获取图像的中英文输出：

python inference_ram_plus.py  --image images/demo/demo1.jpg \
--pretrained pretrained/ram_plus_swin_large_14m.pth

输出结果如下

Image Tags:  armchair | blanket | lamp | carpet | couch | dog | gray | green | hassock | home | lay | living room | picture frame | pillow | plant | room | wall lamp | sit | wood floor
图像标签:  扶手椅  | 毯子/覆盖层 | 灯  | 地毯  | 沙发 | 狗 | 灰色 | 绿色  | 坐垫/搁脚凳/草丛 | 家/住宅 | 躺  | 客厅  | 相框  | 枕头  | 植物  | 房间  | 壁灯  | 坐/放置/坐落 | 木地板

RAM推理完整代码

'''* The Recognize Anything Model (RAM)* Written by Xinyu Huang
'''
import argparse
import numpy as np
import randomimport torchfrom PIL import Image
from ram.models import ram
from ram import inference_ram as inference
from ram import get_transformparser = argparse.ArgumentParser(description='Tag2Text inferece for tagging and captioning')
parser.add_argument('--image',metavar='DIR',help='path to dataset',default='image/family7.jpg')
parser.add_argument('--pretrained',metavar='DIR',help='path to pretrained model',default='pretrained_ram/ram_swin_large_14m.pth')
parser.add_argument('--image-size',default=384,type=int,metavar='N',help='input image size (default: 448)')if __name__ == "__main__":args = parser.parse_args()device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')transform = get_transform(image_size=args.image_size)#######load modelmodel = ram(pretrained=args.pretrained,image_size=args.image_size,vit='swin_l')model.eval()model = model.to(device)image = transform(Image.open(args.image)).unsqueeze(0).to(device)res = inference(image, model)print(type(res[0]))print("Image Tags: ", res[0])print("图像标签: ", res[1])