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RADIO

通过多模型融合提升性能的通用视觉基础模型

AM-RADIO是一个将多个大型视觉基础模型蒸馏为单一模型的框架。其核心产物RADIO作为新一代视觉基础模型,在多个视觉任务中表现优异,可作为通用视觉骨干网络使用。RADIO通过蒸馏整合了CLIP、DINOv2和SAM等模型,保留了文本定位和分割对应等特性。在ImageNet零样本分类、kNN和线性探测分割等任务上,RADIO超越了教师模型,同时提升了视觉语言模型的性能。此外,RADIO支持任意分辨率和非方形图像输入,并提供了名为E-RADIO的高效变体。

CLIP-ViT-g-14-laion2B-s12B-b42K - 用于零样本图像分类的先进研究工具
CLIP ViT-g/14GithubHuggingfaceLAION-5B图像分类多模态模型开源项目模型零样本学习
该模型专为研究社区而设计,采用LAION-5B数据集中的英语子集进行训练。它帮助研究人员探索零样本与任意图像分类的可能性,适用于跨学科的研究。该模型仅推荐用于研究目的,不适合用于商业化或未经测试的环境,并强调确保其安全和适当使用。
Awesome-Foundation-Models - 视觉语言基础模型精选资源库
Github基础模型多模态开源项目深度学习自然语言处理计算机视觉
Awesome-Foundation-Models项目提供视觉和语言基础模型的精选资源列表,涵盖最新研究论文、综述文章和开源代码。内容包括图像、视频和多模态等领域,助力研究者和开发者追踪前沿进展、了解研究动态和寻找实用实现。该资源库为人工智能领域提供全面而权威的参考。
sam2-hiera-small - 下一代图像和视频可提示视觉分割技术
FAIRGithubHuggingfaceSAM 2图像分割开源项目模型视觉分割视频分割
SAM 2是FAIR推出的一款模型,专注于实现图像和视频的可提示视觉分割。官方代码库支持图像和视频预测任务,允许利用SAM2ImagePredictor生成图像遮罩,并使用SAM2VideoPredictor实现视频中遮罩的传播和处理。该模型在学术研究和工业应用中具有广泛功能。如需深入了解,可查阅相关论文和资源。
raster-vision - 开源Python工具构建卫星和航空影像的计算机视觉模型
GithubPyTorchRaster Vision卫星图像开源项目深度学习计算机视觉
Raster Vision是一个开源的Python库和框架,用于构建卫星、航空和其他大型影像集的计算机视觉模型。它支持芯片分类、目标检测和语义分割,后端采用PyTorch。作为低代码框架,它允许用户无需深度学习专业知识即可配置和运行机器学习管道,并支持通过AWS Batch和AWS Sagemaker在云端进行部署。用户可以通过pip或Docker镜像进行安装和使用。更多详情参阅官方文档。
openlrm-mix-base-1.1 - 从图像生成3D模型的开源解决方案
GithubHuggingfaceOpenLRM图像编码器开源实现开源项目模型模型卡训练数据
OpenLRM V1.1结合Objaverse和MVImgNet数据集提供从图像生成3D模型的开源解决方案。该项目利用DINOv2作为图像编码器,并使用多层次三平面解码器。与原始论文不同,该模型未采用延迟反向传播技术,并引入随机背景色进行训练。本项目依据Creative Commons非商业许可协议发布,适用于研究用途,商业使用被禁止。用户需注意训练数据中可能存在的偏见,并确保其用法符合法律法规。
CLIP-ViT-B-32-256x256-DataComp-s34B-b86K - 基于DataComp训练的CLIP多模态视觉语言模型
CLIPDataComp-1BGithubHuggingfaceViT-B-32图像分类开源项目机器学习模型
CLIP ViT-B/32是一个在DataComp-1B数据集上训练的视觉语言模型,通过OpenCLIP框架实现。模型在ImageNet-1k分类任务中实现72.7%零样本准确率,支持图像分类、跨模态检索等研究任务。该开源项目为计算机视觉研究提供了重要的实验基础
LVM - 大规模视觉模型的创新顺序建模方法
GithubLVM大规模视觉模型序列建模开源项目视觉句子视觉预训练模型
LVM是一种创新视觉预训练模型,将多种视觉数据转化为视觉句子,并进行自回归式标记预测。该模型采用顺序建模方法,无需语言数据即可学习大规模视觉模型。通过设计视觉提示,LVM可解决多种视觉任务。兼容GPU和TPU,为大规模视觉模型学习提供新方法。
CLIP-convnext_base_w-laion2B-s13B-b82K - ConvNeXt CLIP模型在ImageNet零样本分类中达到70.8%以上准确率
CLIPConvNeXtGithubHuggingfaceLAION-5BOpenCLIP开源项目模型零样本图像分类
这是一系列基于LAION-5B数据集训练的CLIP ConvNeXt-Base模型。经过13B样本训练后,模型在ImageNet零样本分类中实现了70.8%以上的Top-1准确率,显示出比ViT-B/16更高的样本效率。模型使用timm的ConvNeXt-Base作为图像塔,并探索了增强图像增强和正则化的效果。作为首个在CLIP ViT-B/16和RN50x4规模下训练的ConvNeXt CLIP模型,它为零样本图像分类研究提供了新的选择。
efficientnetv2_rw_t.ra2_in1k - EfficientNet-v2的模型特点与应用分析
EfficientNet-v2GithubHuggingfaceImageNet-1ktimm图像分类开源项目模型特征提取
EfficientNet-v2是一个专注于图像分类的高效模型,采用RandAugment策略在ImageNet-1k数据集上训练,具有参数少、训练快的特点。通过timm库实现,支持特征图提取和图像嵌入等多种功能。其结构设计为强大的特征骨干提供了基础。
efficientnet_b2.ra_in1k - EfficientNet B2模型的图像分类能力分析
EfficientNetGithubHuggingfaceImageNet-1kRandAugmenttimm图像分类开源项目模型
EfficientNet B2模型在ImageNet-1k数据集上训练,结合RandAugment增强策略和RMSProp优化器,实现卓越的图像分类与特征提取性能。
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