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中文说明 | English

本项目为CLIP模型的中文版本，使用大规模中文数据进行训练（~2亿图文对），旨在帮助用户快速实现中文领域的图文特征&相似度计算、跨模态检索、零样本图片分类等任务。本项目代码基于<b>open_clip project</b>建设，并针对中文领域数据以及在中文数据上实现更好的效果做了优化。本项目提供了API、训练代码和测试代码，下文中将详细介绍细节。 <br><br>

新闻

• 2023.11.30 Chinese-CLIP添加了转换Pytorch模型为coreml格式的转换脚本，用于部署。（感谢@manymuch贡献代码❤️）
• 2023.9.8 Chinese-CLIP支持了基于ModelScope库的知识蒸馏微调功能。（感谢阿里云PAI团队@wuziheng和@Jaskr616同学贡献代码❤️）
• 2023.5.9 Chinese-CLIP适配Pytorch2.0。
• 2023.3.20 新增对比学习的梯度累积支持，可模拟更大batch size的训练效果
• 2023.2.16 新增FlashAttention支持，提升训练速度，降低显存占用，详见flash_attention.md
• 2023.1.15 新增部署ONNX和TensorRT模型支持（并提供预训练TensorRT模型），提升特征推理速度，满足部署需求，详见deployment.md
• 2022.12.12 新增实现FLIP训练策略，在finetune训练时可激活使用（感谢@zwkkk同学贡献代码❤️）
• 2022.12.3 公开ELEVATER图像分类数据集的中文版本，详见数据文档
• 2022.12.1 Chinese-CLIP模型代码&特征提取API，同步合入Huggingface transformers🤗代码库
• 2022.11.22 新增零样本图像分类代码，可支持ELEVATER benchmark零样本分类评测任务
• 2022.11.3 新增RN50，ViT-H-14模型，公开技术报告
• 2022.9.22 新增ViT-L-14，ViT-L-14-336模型
• 2022.7.13 新增图文特征提取快速API，几行代码快速调用中文CLIP模型，计算图文特征&相似度
• 2022.7.8 Chinese-CLIP项目正式开源，开源图文检索代码 <br><br>

模型及实验

<span id="model_card"></span>

模型规模 & 下载链接

Chinese-CLIP目前开源5个不同规模，其模型信息和下载方式见下表：

实验结果

针对图文检索任务，我们在MUGE Retrieval、Flickr30K-CN和COCO-CN上进行了zero-shot和finetune的实验。针对图像零样本分类，我们在ELEVATER的10个数据集上进行了实验。实验结果如下表所示。篇幅所限，我们这里给出baseline模型和Chinese-CLIP的最优规模模型结果，关于Chinese-CLIP各规模的详细结果指标，请详见Results.md。

MUGE Text-to-Image Retrieval (Official Validation Set):

Flickr30K-CN Retrieval (Official Test Set):

COCO-CN Retrieval (Official Test Set):

Zero-shot Image Classification:

<br><br>

开始用起来！

安装要求

开始本项目前，需先检查是否满足下列环境配置要求:

• python >= 3.6.4
• pytorch >= 1.8.0 (with torchvision >= 0.9.0)
• CUDA Version >= 10.2

运行下列命令即可安装本项目所需的三方库。

pip install -r requirements.txt

API快速上手

下面提供一段简单的代码示例说明如何使用中文CLIP的API。开始使用前，请先安装cn_clip：

# 通过pip安装
pip install cn_clip

# 或者从源代码安装
cd Chinese-CLIP
pip install -e .

安装成功后，即可通过如下方式轻松调用API，传入指定图片（示例）和文本，提取图文特征向量并计算相似度：

import torch 
from PIL import Image

import cn_clip.clip as clip
from cn_clip.clip import load_from_name, available_models
print("Available models:", available_models())  
# Available models: ['ViT-B-16', 'ViT-L-14', 'ViT-L-14-336', 'ViT-H-14', 'RN50']

device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
model, preprocess = load_from_name("ViT-B-16", device=device, download_root='./')
model.eval()
image = preprocess(Image.open("examples/pokemon.jpeg")).unsqueeze(0).to(device)
text = clip.tokenize(["杰尼龟", "妙蛙种子", "小火龙", "皮卡丘"]).to(device)

with torch.no_grad():
    image_features = model.encode_image(image)
    text_features = model.encode_text(text)
    # 对特征进行归一化，请使用归一化后的图文特征用于下游任务
    image_features /= image_features.norm(dim=-1, keepdim=True) 
    text_features /= text_features.norm(dim=-1, keepdim=True)    

    logits_per_image, logits_per_text = model.get_similarity(image, text)
    probs = logits_per_image.softmax(dim=-1).cpu().numpy()

print("Label probs:", probs)  # [[1.268734e-03 5.436878e-02 6.795761e-04 9.436829e-01]]

我们也准备了部署ONNX和TensorRT模型的相关支持，流程详见deployment.md。

如果你不满足于仅仅使用API，欢迎继续阅读本文档，了解如何使用我们的项目进行CLIP模型的训练和测试。 <br><br>

教程

下文将包括跨模态检索教程（包含finetune和inference，及KNN计算等）以及零样本图像分类教程。

跨模态检索

代码组织

下载本项目后, 请创建新的文件夹 ${DATAPATH} 以存放数据集、预训练ckpt、以及finetune产生的模型日志&ckpt。推荐工作区目录结构如下：

Chinese-CLIP/
├── run_scripts/
│   ├── muge_finetune_vit-b-16_rbt-base.sh
│   ├── flickr30k_finetune_vit-b-16_rbt-base.sh
│   └── ...           # 更多finetune或评测脚本...
└── cn_clip/
    ├── clip/
    ├── eval/
    ├── preprocess/
    └── training/

${DATAPATH}
├── pretrained_weights/
├── experiments/
├── deploy/	      # 用于存放ONNX & TensorRT部署模型
└── datasets/
    ├── MUGE/
    ├── Flickr30k-CN/
    └── .../          # 更多自定义数据集...

准备工作

这里我们提供预训练模型参数的下载方式，以及进行finetune前对数据进行的预处理过程

预训练CKPT

请参考前文模型规模 & 下载链接部分，下载对应模型ckpt。推荐将下载的ckpt文件存放于${DATAPATH}/pretrained_weights/目录下。

数据集格式预处理

为了与Chinese-CLIP代码适配，同时保证数据处理和读取的效率，我们建议将训练&评测使用的图文数据集统一组织成如下的方式：

${DATAPATH}
└── datasets/
    └── ${dataset_name}/
        ├── train_imgs.tsv      # 图片id & 图片内容
        ├── train_texts.jsonl   # 文本id & 文本内容，连同匹配的图片id列表
        ├── valid_imgs.tsv
        ├── valid_texts.jsonl
        ├── test_imgs.tsv
        └── test_texts.jsonl

其中${dataset_name}代指数据集名称（如MUGE）

为保证文件处理效率，我们不是将图片以大量的小文件方式存放，而是将训练/验证/测试图片以base64形式分别存放在${split}_imgs.tsv文件中。文件每行表示一张图片，包含图片id（int型）与图片base64，以tab隔开，格式如下：

1000002	/9j/4AAQSkZJ...YQj7314oA//2Q==

将图片原始文件转换为base64的方式非常简单，请执行以下python代码：

from PIL import Image
from io import BytesIO
import base64

img = Image.open(file_name) # 访问图片路径
img_buffer = BytesIO()
img.save(img_buffer, format=img.format)
byte_data = img_buffer.getvalue()
base64_str = base64.b64encode(byte_data) # bytes
base64_str = base64_str.decode("utf-8") # str

文本信息及图文对匹配关系则保存在${split}_texts.jsonl文件。文件每行是一行json，格式如下：

{"text_id": 8428, "text": "高级感托特包斜挎", "image_ids": [1076345, 517602]}

对于测试集只有文本，不知道图文对匹配关系的情况，每行的image_ids字段处理为空列表即可，即"image_ids": []。

最后，我们还需要将tsv和jsonl文件一起序列化，转换为内存索引的LMDB数据库文件，方便训练时的随机读取

python cn_clip/preprocess/build_lmdb_dataset.py \
    --data_dir ${DATAPATH}/datasets/${dataset_name}
    --splits train,valid,test

例如对于MUGE数据集，则${dataset_name}设为MUGE，--splits指定需要转换的数据集划分，以逗号不加空格分隔。转换后，数据集文件夹下会对应增加以下LMDB序列化文件

${DATAPATH}
└── datasets/
    └── ${dataset_name}/
        └── lmdb/
            ├── train
            │   ├── imgs
            │   └── pairs
            ├── valid
            └── test

为了降低上手难度，我们也提供了按上述步骤预处理好的MUGE数据（下载链接）和Flickr30K-CN数据（下载链接）压缩包，直接下载解压并放置于${DATAPATH}/datasets/目录下即可。如果需要COCO-CN数据，请向原作者进行申请许可完成后，邮件联系我们吧。

模型finetune

在此我们介绍训练的步骤，方便其他用户了解模型细节，使用我们提供的中文CLIP预训练模型进行finetune。基于MUGE和Flickr30K-CN两个下游检索数据集，我们提供了训练样例脚本run_scripts/muge_finetune_vit-b-16_rbt-base.sh和run_scripts/flickr30k_finetune_vit-b-16_rbt-base.sh。<b>运行脚本同时支持单机（单卡或多卡）和多机分布式训练，请在运行前，先根据脚本开头的指引注释，填写好分布式相关配置，之后运行如下命令即可开始训练（多机训练请在各机器上都运行命令）。对于显存不足的情况，可以考虑激活配置项中的重计算策略。</b>训练产生的log和模型ckpt文件，会自动保存在用户指定的目录下：

cd Chinese-CLIP/
bash run_scripts/muge_finetune_vit-b-16_rbt-base.sh ${DATAPATH}

相关的训练配置项包括:

• 分布式
  • WORKER_CNT: 训练的机器个数
  • GPUS_PER_NODE: 每个机器上的GPU个数
• 训练/验证数据
  • train-data: 训练数据LMDB目录，准备LMDB数据文件的预处理流程见上。
  • val-data: 验证数据LMDB目录，指定为None时，则不进行训练过程中的验证。
  • num-workers: 训练集数据处理（DataLoader）的进程数，默认为4。
  • valid-num-workers: 验证集数据处理（DataLoader）的进程数（如果进行验证），默认为1。
• 训练超参数
  • vision-model: 指定视觉backbone, 从 ["ViT-B-16", "ViT-L-14", "ViT-L-14-336", "ViT-H-14", "RN50"]选择。
  • text-model: 指定文本backbone, 从 ["RoBERTa-wwm-ext-base-chinese", "RoBERTa-wwm-ext-large-chinese", "RBT3-chinese"]选择。
  • context-length: 文本输入序列长度。
  • warmup: warmup步数。
  • batch-size: 训练时单卡batch-size。（请保证训练样本总数 > batch-size * GPU数，至少满足1个训练batch）
  • lr: 学习率。
  • wd: weight decay。
  • max-steps: 训练步数，也可通过max-epochs指定训练轮数。
  • freeze-vision: 是否freeze视觉backbone。
  • use-augment: 是否使用AutoAugment对图片进行数据增强。
  • valid-batch-size: 验证时单机batch-size。（请保证验证集样本总数 > batch-size * GPU数，至少满足1个验证batch）
  • valid-step-interval和valid-epoch-interval: 验证step/epoch频率，指定为-1时则在训练中不进行验证。
  • grad-checkpointing: <span id="checkpointing"></span>使用重计算策略，在前向过程中不保存中间结果，以训练时间换取更小的显存开销，适用于显存不足的情况。（store_true参数，直接在脚本中加上--grad-checkpointing即可，目前要求Pytorch>1.8.0）
  • mask-ratio: <span id="FLIP"></span>参照FLIP的策略，在finetune时可指定随机mask一定比例的图像patch，以降低显存开销、加快训练速度。默认为0.0，即不激活这一策略。
  • use-flash-attention: 使用FlashAttention，可在不影响效果的条件下为Chinese-CLIP的finetune过程显著提速以及降低显存占用。（store_true参数，配置好环境后，在脚本中加上--use-flash-attention即可，请详见flash_attention.md）
  • accum-freq: <span id="gradient_accumulation"></span>梯度累积频率，默认为1。指定为大于1的整数时开启对比学习梯度累积，模拟更大的batch size。如果单卡batch size为m，则总的batch size为accum_freq * m * GPU数。
  • gather-with-grad: 是否在分布式训练时进行带有完整梯度的特征gather，默认关闭。
• 输出选项
  • name: 指定输出路径。超参日志, 训练日志以及产出ckpt均会存放至 ${DATAPATH}/experiments/${name}/。
  • save-step-frequency及save-epoch-frequency: 存ckpt的步数或轮数间隔。
  • report-training-batch-acc: 日志是否报告训练图到文&文到图batch准确率。
• 权重读取相关选项
  • resume: 权重读取的路径。示例脚本中指定为预训练ckpt路径，也可以指定为用户自己finetune的ckpt路径做继续训练。
  • reset-data-offset: 是否从此前的数据断点续跑。如batch size或GPU卡数超参改变，建议打开此选项。
  • reset-optimizer: 是否使用optimizer state。

训练完毕，log 会自动存在${DATAPATH}/experiments/${name}/out_${timestamp}.log，训练log格式如下所示:

2022-12-11,20:40:34 | INFO | Rank 0 | Global Steps: 1/735 | Train Epoch: 1 [1024/250880 (0%)] | Loss: 2.371020 | Image2Text Acc: 49.90 | Text2Image Acc: 48.73 | Data Time: 1.039s | Batch Time: 3.625s | LR: 0.000000 | logit_scale: 4.605 | Global Batch Size: 1024

验证log格式如下所示:

2022-12-11,20:42:47 | INFO | Rank 0 | Validation Result (epoch 1 @ 150 steps) | Valid Loss: 0.502810 | Image2Text Acc: 84.95 | Text2Image Acc: 84.26 | logit_scale: 4.605 | Valid Batch Size: 128

注意: 对比学习的训练收敛和稳定性和总batch size相关。如您使用更小的batch size（相比默认配置128 per-GPU * 8 GPU），建议使用更小的学习率。我们推荐使用更多的GPU和更大的batch size以取得更好的效果。

预测及评估

我们提供特征提取、以及图文检索任务评估的流程，具体如下：

图文特征提取

目前本代码支持使用GPU单卡进行图文特征提取，请参考使用以下命令。我们也提供了部署ONNX和TensorRT模型，加速特征推理的支持，详见deployment.md。

cd Chinese-CLIP/
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0
export PYTHONPATH=${PYTHONPATH}:`pwd`/cn_clip

split=valid # 指定计算valid或test集特征
resume=${DATAPATH}/pretrained_weights/clip_cn_vit-b-16.pt

python -u cn_clip/eval/extract_features.py \
    --extract-image-feats \
    --extract-text-feats \
    --image-data="${DATAPATH}/datasets/${dataset_name}/lmdb/${split}/imgs" \
    --text-data="${DATAPATH}/datasets/${dataset_name}/${split}_texts.jsonl" \
    --img-batch-size=32 \
    --text-batch-size=32 \
    --context-length=52 \
    --resume=${resume} \
    --vision-model=ViT-B-16 \
    --text-model=RoBERTa-wwm-ext-base-chinese

产出图文特征默认将保存于${DATAPATH}/datasets/${dataset_name}目录下，图片特征保存于${split}_imgs.img_feat.jsonl文件，每行以json存储一张图片的特征，格式如下：

{"image_id": 1000002, "feature": [0.0198, ..., -0.017, 0.0248]}

文本特征则保存于${split}_texts.txt_feat.jsonl，格式如下：

{"text_id": 248816, "feature": [0.1314, ..., 0.0018, -0.0002]}

KNN检索

对于小规模的学术检索数据集，我们提供一个简单的KNN检索实现，便于计算文到图、图到文检索的top-k召回结果（tips：如想仿照我们在项目中搭建检索demo，建议基于中文CLIP模型产出图文特征后，结合开源工程框架clip-retrieval搭建前后端服务。）

对于文到图检索（文本召回相关图片），请运行以下命令：

cd Chinese-CLIP/
split=valid # 指定计算valid或test集特征
python -u cn_clip/eval/make_topk_predictions.py \
    --image-feats="${DATAPATH}/datasets/${dataset_name}/${split}_imgs.img_feat.jsonl" \
    --text-feats="${DATAPATH}/datasets/${dataset_name}/${split}_texts.txt_feat.jsonl" \
    --top-k=10 \
    --eval-batch-size=32768 \
    --output="${DATAPATH}/datasets/${dataset_name}/${split}_predictions.jsonl"

产出的结果保存在指定的jsonl文件中，每行表示一个文本召回的top-k图片id，格式如下：

{"text_id": 153915, "image_ids": [5791244, 1009692167, 7454547004, 3564007203, 38130571, 2525270674, 2195419145, 2503091968, 4966265765, 3690431163]}

对于图到文检索（图片召回相关文本），类似地，请运行以下命令：

split=valid # 指定计算valid或test集特征
python -u cn_clip/eval/make_topk_predictions_tr.py \
    --image-feats="${DATAPATH}/datasets/${dataset_name}/${split}_imgs.img_feat.jsonl" \
    --text-feats="${DATAPATH}/datasets/${dataset_name}/${split}_texts.txt_feat.jsonl" \
    --top-k=10 \
    --eval-batch-size=32768 \
    --output="${DATAPATH}/datasets/${dataset_name}/${split}_tr_predictions.jsonl"

产出结果每行表示一个图片召回的top-k文本id，格式如下：

{"image_id": 977856234, "text_ids": [156914, 157914, 158914, 155914, 156179, 158907, 157179, 154179, 154914, 154723]}

Recall计算

我们提供了评测脚本计算检索任务的Recall@1/5/10，同时给出mean recall（Recall@1/5/10的平均数）。运行如下命令即可获取分数:

对于文到图检索，请运行命令：

split=valid # 指定计算valid或test集特征
python cn_clip/eval/evaluation.py \
    ${DATAPATH}/datasets/${dataset_name}/${split}_texts.jsonl \
    ${DATAPATH}/datasets/${dataset_name}/${split}_predictions.jsonl \
    output.json
cat output.json

对于图到文检索，请先运行下面的命令，将图文对标注的jsonl文件由文到图的格式转为图到文：

python cn_clip/eval/transform_ir_annotation_to_tr.py \
    --input ${DATAPATH}/datasets/${dataset_name}/${split}_texts.jsonl

完成后，请运行命令：

split=valid # 指定计算valid或test集特征
python cn_clip/eval/evaluation_tr.py \
    ${DATAPATH}/datasets/${dataset_name}/${split}_texts.tr.jsonl \
    ${DATAPATH}/datasets/${dataset_name}/${split}_tr_predictions.jsonl \
    output.json
cat output.json

打印出的结果格式将如下：

{"success": true, "score": 85.67, "scoreJson": {"score": 85.67, "mean_recall": 85.67, "r1": 71.2, "r5": 90.5, "r10": 95.3}}

关于整套跨模态检索的训练和测试流程，我们以MUGE检索数据集（多模态电商图文挑战赛）为例，也提供了一个包含上述全部流程并可运行的Jupyter Notebook（下载链接），欢迎大家上手实践。

零样本图像分类

本部分介绍如何使用Chinese-CLIP实现零样本图像分类，以零样本图像分类Benchmark ELEVATER中的数据集为例。ELEVATER是由多个知名的分类数据集（包括CIFAR-10、CIFAR-100、MNIST等）组成的评测集合，评测模型在这些数据集上的零样本效果。我们在实验中，给其中每个数据集准备了中文版本的prompt、类别标签连同原始图片，详见数据文档，用于测试Chinese-CLIP模型。更多关于该benchmark的详情请点击链接。大家也可以参考我们提供的流程，仿照在自己的中文分类数据集准备数据并进行测试。 <br>

准备工作

首先将数据按照如下格式进行准备。由于零样本图像分类仅需测试，因此只需要准备好测试集和预训练模型参数，按照如下目录结构，存放在用户指定的${DATAPATH}下：

${DATAPATH}
├── pretrained_weights/
└── datasets/
    └── ${dataset_name}/
        ├── label_cn.txt
        └── test/
	    ├── 000/ # label id，如label个数大于10，则将其向左补零到3位数保证字典序
	    │   ├── image_0003.jpg # 图片样本，命名无特殊要求
	    │   ├── image_0005.jpg
	    │   └── ...
	    ├── 001/
	    │   ├── image_0001.jpg
	    │   ├── image_0002.jpg
	    │   └── ...
	    └── 002/
	        ├── image_0003.jpg
	        ├── image_0005.jpg
	        └── ...
	    ...
	

测试集保证test文件夹内数据按照label对应的id进行划分，并保证id为字典序（10以上的多位数，需向左补零label.zfill(3), 如001，002等）。label_cn.txt为数据标签，每行一个标签名，如下所示：

手风琴
飞机
锚
...

每行的标签对应的label id为行号-1，如第1行的标签的id为0，第二行的标签的id为1。如果标签总数大于10，则统一向左补零到3位数，比如标签个数为100，标签id则为000-099。用户需为每个label id生成对应的文件夹，并将标注该label的样本放入其中。我们以ELEVATER中的CIFAR-100数据集为样例，请点击链接下载处理好的数据。如果想尝试在其他ELEVATER包含的数据集上测试Chinese-CLIP，请参见我们的数据文档。 <br>

预测和评估

我们准备了预测脚本，请查看run_scripts/zeroshot_eval.sh。运行命令例子如下：

bash run_scripts/zeroshot_eval.sh 0 \
    ${DATAPATH} ${dataset_name} \
    ${vision_model} ${text_model} \
    ${ckpt_path} ${index_file}

其中各参数意义为：

• 第一个入参0为GPU id
• DATAPATH参见上面的准备工作部分，根据实际位置输入对应路径
• dataset_name参见上面的准备工作部分，输入评测的数据集目录名，如cifar-100
• vision_model为指定模型类型，选项包括["ViT-B-32", "ViT-B-16", "ViT-L-14", "ViT-L-14-336", "RN50", "ViT-H-14"]
• text_model包括["RoBERTa-wwm-ext-base-chinese", "RoBERTa-wwm-ext-large-chinese", "RBT3-chinese"]
• ckpt_path为模型预训练ckpt的完整路径
• index_file（可选，仅提交ELEVATER官网评测需要指定），请参见数据文档

例如，用ViT-B/16规模预训练模型进行评测CIFAR-100，则运行（${DATAPATH}需根据实际情况替换）：

bash run_scripts/zeroshot_eval.sh 0 \
    ${DATAPATH} cifar-100 \
    ViT-B-16 RoBERTa-wwm-ext-base-chinese \
    ${DATAPATH}/pretrained_weights/clip_cn_vit-b-16.pt

返回结果会打印top-1的准确率。

Result:
zeroshot-top1: 0.6444

在CIFAR-100上，ViT-B/16规模的Chinese-CLIP预期应该达到64.4%。我们在ELEVATER上其他规模、其他数据集的零样本分类结果，请详见Results.md。

同时，程序还会存下一个json文件用于提交ELEVATER官方用，json文件内容如下所示：

{"model_name": "CN-CLIP-ViT-B-16", "dataset_name": "cifar-100", "num_trainable_params": 0, "num_params": 188262913, "num_visual_params": 86192640, "num_backbone_params": 188262913, "n_shot": 0, "rnd_seeds": [123], "predictions": "prediction probability tensor [size: (1, 10000, 100)]"}

其中包括模型名model_name、数据集名称dataset_name、总参数量num_params、视觉塔的参数量num_visual_params等模型的meta信息，以及模型输出结果，即模型的预测概率tensor，size为[1, 样本数, 标签个数]。

零样本分类在线Demo

基于我们集成于Huggingface transformers的特征提取API，我们在Huggingface Model Hub🤗提供了在线简单尝试零样本图像分类的demo（Hosted inference API），各个模型规模的demo链接见下，欢迎尝试！

• OFA-Sys/chinese-clip-vit-base-patch16
• OFA-Sys/chinese-clip-vit-large-patch14
• OFA-Sys/chinese-clip-vit-large-patch14-336px
• OFA-Sys/chinese-clip-vit-huge-patch14
• （12.10日更新🔥）基于Huggingface Spaces部署的新版demo：demo页面同时包含上述4个模型规模可选，支持输入自定义prompt模板，欢迎试用 <br><br><br>

引用

如果觉得本项目好用，希望能给我们提个star并分享给身边的用户，欢迎给相关工作citation，感谢支持！

@article{chinese-clip,
  title={Chinese CLIP: Contrastive Vision-Language Pretraining in Chinese},
  author={Yang, An and Pan, Junshu and Lin, Junyang and Men, Rui and Zhang, Yichang and Zhou, Jingren and Zhou, Chang},
  journal={arXiv preprint arXiv:2211.01335},
  year={2022}
}