Proyecto 5: Análisis multimodal de imágenes médicas e informes con modelos de lenguaje y visión
Paso 3: Uso de CLIP para el Emparejamiento de Imagen y Texto
Utilizamos el modelo CLIP (Preentrenamiento Contrastivo de Lenguaje-Imagen) para calcular puntuaciones de similitud entre imágenes médicas y descripciones textuales. Este proceso implica codificar tanto las imágenes como el texto en un espacio de representación compartido, donde el modelo calcula qué tan bien se alinean entre sí.
Las puntuaciones de similitud se determinan midiendo la similitud del coseno entre estas representaciones codificadas, donde puntuaciones más altas indican una mayor coincidencia entre una imagen y su texto correspondiente. Esto nos permite identificar automáticamente qué informes médicos describen mejor imágenes particulares, y viceversa.
from transformers import CLIPModel
# Load CLIP model
model = CLIPModel.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch32")
# Compute similarity scores
outputs = model(**inputs)
logits_per_image = outputs.logits_per_image # Image-to-text similarity
probs = logits_per_image.softmax(dim=1)
# Match images to the most relevant text
for i, prob in enumerate(probs):
matched_text = captions[prob.argmax().item()]
print(f"Image {i + 1}: {matched_text}")Analicemos este código que implementa CLIP para el emparejamiento de imágenes y texto en contextos médicos:
1. Importación e Inicialización del Modelo
- Importa el modelo CLIP desde la biblioteca transformers
- Inicializa el modelo usando una versión preentrenada ("openai/clip-vit-base-patch32")
2. Cálculo de Puntuaciones de Similitud
- El modelo procesa las entradas previamente preparadas (imágenes y texto)
- Genera logits_per_image que representa las puntuaciones de similitud entre imágenes y texto
- Utiliza softmax para convertir estas puntuaciones en probabilidades
3. Proceso de Emparejamiento
- Itera a través de cada distribución de probabilidad
- Utiliza argmax() para encontrar el índice de la puntuación de probabilidad más alta
- Recupera la leyenda de texto correspondiente para cada imagen
Este código es crucial para la capacidad del sistema de emparejar automáticamente imágenes médicas con sus descripciones textuales más relevantes, lo que ayuda a garantizar una alineación precisa entre los hallazgos visuales y la documentación escrita.
El sistema utiliza estas puntuaciones de similitud para determinar qué tan bien se alinean las imágenes y el texto entre sí, donde puntuaciones más altas indican coincidencias más fuertes entre una imagen y su texto correspondiente.
Paso 3: Uso de CLIP para el Emparejamiento de Imagen y Texto
Utilizamos el modelo CLIP (Preentrenamiento Contrastivo de Lenguaje-Imagen) para calcular puntuaciones de similitud entre imágenes médicas y descripciones textuales. Este proceso implica codificar tanto las imágenes como el texto en un espacio de representación compartido, donde el modelo calcula qué tan bien se alinean entre sí.
Las puntuaciones de similitud se determinan midiendo la similitud del coseno entre estas representaciones codificadas, donde puntuaciones más altas indican una mayor coincidencia entre una imagen y su texto correspondiente. Esto nos permite identificar automáticamente qué informes médicos describen mejor imágenes particulares, y viceversa.
from transformers import CLIPModel
# Load CLIP model
model = CLIPModel.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch32")
# Compute similarity scores
outputs = model(**inputs)
logits_per_image = outputs.logits_per_image # Image-to-text similarity
probs = logits_per_image.softmax(dim=1)
# Match images to the most relevant text
for i, prob in enumerate(probs):
matched_text = captions[prob.argmax().item()]
print(f"Image {i + 1}: {matched_text}")Analicemos este código que implementa CLIP para el emparejamiento de imágenes y texto en contextos médicos:
1. Importación e Inicialización del Modelo
- Importa el modelo CLIP desde la biblioteca transformers
- Inicializa el modelo usando una versión preentrenada ("openai/clip-vit-base-patch32")
2. Cálculo de Puntuaciones de Similitud
- El modelo procesa las entradas previamente preparadas (imágenes y texto)
- Genera logits_per_image que representa las puntuaciones de similitud entre imágenes y texto
- Utiliza softmax para convertir estas puntuaciones en probabilidades
3. Proceso de Emparejamiento
- Itera a través de cada distribución de probabilidad
- Utiliza argmax() para encontrar el índice de la puntuación de probabilidad más alta
- Recupera la leyenda de texto correspondiente para cada imagen
Este código es crucial para la capacidad del sistema de emparejar automáticamente imágenes médicas con sus descripciones textuales más relevantes, lo que ayuda a garantizar una alineación precisa entre los hallazgos visuales y la documentación escrita.
El sistema utiliza estas puntuaciones de similitud para determinar qué tan bien se alinean las imágenes y el texto entre sí, donde puntuaciones más altas indican coincidencias más fuertes entre una imagen y su texto correspondiente.
Paso 3: Uso de CLIP para el Emparejamiento de Imagen y Texto
Utilizamos el modelo CLIP (Preentrenamiento Contrastivo de Lenguaje-Imagen) para calcular puntuaciones de similitud entre imágenes médicas y descripciones textuales. Este proceso implica codificar tanto las imágenes como el texto en un espacio de representación compartido, donde el modelo calcula qué tan bien se alinean entre sí.
Las puntuaciones de similitud se determinan midiendo la similitud del coseno entre estas representaciones codificadas, donde puntuaciones más altas indican una mayor coincidencia entre una imagen y su texto correspondiente. Esto nos permite identificar automáticamente qué informes médicos describen mejor imágenes particulares, y viceversa.
from transformers import CLIPModel
# Load CLIP model
model = CLIPModel.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch32")
# Compute similarity scores
outputs = model(**inputs)
logits_per_image = outputs.logits_per_image # Image-to-text similarity
probs = logits_per_image.softmax(dim=1)
# Match images to the most relevant text
for i, prob in enumerate(probs):
matched_text = captions[prob.argmax().item()]
print(f"Image {i + 1}: {matched_text}")Analicemos este código que implementa CLIP para el emparejamiento de imágenes y texto en contextos médicos:
1. Importación e Inicialización del Modelo
- Importa el modelo CLIP desde la biblioteca transformers
- Inicializa el modelo usando una versión preentrenada ("openai/clip-vit-base-patch32")
2. Cálculo de Puntuaciones de Similitud
- El modelo procesa las entradas previamente preparadas (imágenes y texto)
- Genera logits_per_image que representa las puntuaciones de similitud entre imágenes y texto
- Utiliza softmax para convertir estas puntuaciones en probabilidades
3. Proceso de Emparejamiento
- Itera a través de cada distribución de probabilidad
- Utiliza argmax() para encontrar el índice de la puntuación de probabilidad más alta
- Recupera la leyenda de texto correspondiente para cada imagen
Este código es crucial para la capacidad del sistema de emparejar automáticamente imágenes médicas con sus descripciones textuales más relevantes, lo que ayuda a garantizar una alineación precisa entre los hallazgos visuales y la documentación escrita.
El sistema utiliza estas puntuaciones de similitud para determinar qué tan bien se alinean las imágenes y el texto entre sí, donde puntuaciones más altas indican coincidencias más fuertes entre una imagen y su texto correspondiente.
Paso 3: Uso de CLIP para el Emparejamiento de Imagen y Texto
Utilizamos el modelo CLIP (Preentrenamiento Contrastivo de Lenguaje-Imagen) para calcular puntuaciones de similitud entre imágenes médicas y descripciones textuales. Este proceso implica codificar tanto las imágenes como el texto en un espacio de representación compartido, donde el modelo calcula qué tan bien se alinean entre sí.
Las puntuaciones de similitud se determinan midiendo la similitud del coseno entre estas representaciones codificadas, donde puntuaciones más altas indican una mayor coincidencia entre una imagen y su texto correspondiente. Esto nos permite identificar automáticamente qué informes médicos describen mejor imágenes particulares, y viceversa.
from transformers import CLIPModel
# Load CLIP model
model = CLIPModel.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch32")
# Compute similarity scores
outputs = model(**inputs)
logits_per_image = outputs.logits_per_image # Image-to-text similarity
probs = logits_per_image.softmax(dim=1)
# Match images to the most relevant text
for i, prob in enumerate(probs):
matched_text = captions[prob.argmax().item()]
print(f"Image {i + 1}: {matched_text}")Analicemos este código que implementa CLIP para el emparejamiento de imágenes y texto en contextos médicos:
1. Importación e Inicialización del Modelo
- Importa el modelo CLIP desde la biblioteca transformers
- Inicializa el modelo usando una versión preentrenada ("openai/clip-vit-base-patch32")
2. Cálculo de Puntuaciones de Similitud
- El modelo procesa las entradas previamente preparadas (imágenes y texto)
- Genera logits_per_image que representa las puntuaciones de similitud entre imágenes y texto
- Utiliza softmax para convertir estas puntuaciones en probabilidades
3. Proceso de Emparejamiento
- Itera a través de cada distribución de probabilidad
- Utiliza argmax() para encontrar el índice de la puntuación de probabilidad más alta
- Recupera la leyenda de texto correspondiente para cada imagen
Este código es crucial para la capacidad del sistema de emparejar automáticamente imágenes médicas con sus descripciones textuales más relevantes, lo que ayuda a garantizar una alineación precisa entre los hallazgos visuales y la documentación escrita.
El sistema utiliza estas puntuaciones de similitud para determinar qué tan bien se alinean las imágenes y el texto entre sí, donde puntuaciones más altas indican coincidencias más fuertes entre una imagen y su texto correspondiente.