clip-ViT-B-32-vision

项目介绍：clip-ViT-B-32-vision

clip-ViT-B-32-vision项目是一个基于ONNX模型转换的视觉处理工具。这个项目的主要功能是进行图像分类和相似度搜索。它是从sentence-transformers/clip-ViT-B-32模型转换而来的，相对原始模型，ONNX版本可以更好地在不同平台之间移动和部署。

概念介绍

1. 图像分类：
图像分类是计算机视觉的一个重要领域，其目标是识别并分类输入图像为某个特定的类别。clip-ViT-B-32-vision模型通过深度学习算法，能够识别图像中的特征，从而对图像进行分类。

2. 相似度搜索：
相似度搜索是一种寻找与给定样本类似的物体的技术。在图像处理中，这意味着可以快速找到与特定图片相似的其它图片，常用于推荐系统和内容检索。

使用方法

要使用clip-ViT-B-32-vision模型进行推理，可以借助FastEmbed库快速上手。以下是一个简单的示例：

from fastembed import ImageEmbedding

# 准备要嵌入的图像路径
images = [
    "./path/to/image1.jpg",
    "./path/to/image2.jpg",
]

# 初始化模型
model = ImageEmbedding(model_name="Qdrant/clip-ViT-B-32-vision")

# 获取图像的嵌入表示
embeddings = list(model.embed(images))

# 返回的结果是图像的特征向量
# [
#   array([-0.1115,  0.0097,  0.0052,  0.0195, ...], dtype=float32),
#   array([-0.1019,  0.0635, -0.0332,  0.0522, ...], dtype=float32)
# ]

在上面的代码中，创建了一个名为ImageEmbedding的对象，这个对象使用了clip-ViT-B-32-vision模型。提供了一组图像之后，它就会输出这些图像的特征数据，这些数据可以用于分类、相似度比较等任务。

许可证

这个项目使用的是MIT许可证，这是一种宽松的开源许可证，允许其他开发者自由使用、修改和分发该软件。

通过clip-ViT-B-32-vision项目，开发者可以方便地进行图像分类和相似度搜索，同时利用ONNX的优势，可以在多种设备和平台上部署此模型，从而提升应用的灵活性和扩展性。