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CLIP-ReID

基于CLIP的无标签图像重识别新方法

CLIP-ReID图像重识别视觉语言模型人工智能计算机视觉Github开源项目

CLIP-ReID提出了一种无需具体文本标签的图像重识别新方法。该方法基于CLIP视觉-语言模型,结合CNN和ViT架构,并运用SIE和OLP等技术进行优化。在MSMT17等多个基准数据集上,CLIP-ReID展现了领先的性能,为图像重识别领域开辟了新的研究方向。

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介绍相关项目
ViT-B-16-SigLIP-256 - WebLI数据集训练的SigLIP图像-文本对比学习模型
GithubHuggingfaceSigLIPWebLI图像分类图像文本对比开源项目模型模型使用
ViT-B-16-SigLIP-256是基于WebLI数据集训练的SigLIP模型，支持零样本图像分类。该模型兼容OpenCLIP和timm库，通过对比学习生成图像和文本特征表示。它能够计算图像与文本标签的相似度，适用于灵活的图像分类和检索应用。SigLIP采用Sigmoid损失函数进行语言-图像预训练，提高了模型性能。
ViT-L-16-SigLIP-256 - 用于零样本图像分类的对比式图像文本模型
GithubHuggingfaceSigLIPWebLI对比学习开源项目模型语言图像预训练零样本图像分类
模型以WebLI数据集进行训练，兼容OpenCLIP与timm库，支持图像与文本的任务。通过SigLIP方法增强语言与图像的预训练能力，实现零样本图像分类。该模型由JAX格式转为PyTorch，更易集成至现有机器学习流程，具备多平台适应性。
EVA - 推进大规模视觉表示学习的前沿
CLIPEVAGithub多模态学习开源项目自监督学习视觉表示
EVA是北京智源人工智能研究院开发的视觉表示学习模型系列。它包括多个子项目，如EVA-01和EVA-CLIP，致力于探索大规模掩码视觉表示学习的极限和改进CLIP训练技术。这些模型在主流平台上提供，为计算机视觉研究提供了有力支持。EVA项目涵盖基础模型、自监督学习和多模态学习等前沿领域。
LaVIT - 大语言模型理解生成视觉内容的统一框架
GithubLaVIT多模态大语言模型开源项目视觉内容理解视觉内容生成预训练策略
LaVIT项目是一个创新的多模态预训练框架，旨在增强大语言模型处理视觉内容的能力。该项目通过动态离散视觉标记化技术，将图像和视频转换为离散标记序列，使大语言模型能够理解和生成视觉内容。LaVIT支持图像和视频的理解、生成，以及多模态提示生成，为计算机视觉和自然语言处理的融合提供了新的可能性。
Person_reID_baseline_pytorch - 小巧、友好、强大的 pytorch 工具
GPUGithubPytorch ReID对象识别开源项目教程深度学习
Pytorch ReID是一个高效且易用的对象重识别代码库，支持多种先进的模型与损失函数，如ResNet、Swin Transformer和Circle Loss。该项目自2017年起持续更新，拥有详细的教程与训练评估功能，性能在多篇顶级会议论文中得到验证，适合各种经验水平的用户使用。
clip-flant5-xxl - 基于VQAScore论文的强大图像文本检索模型
CLIP-FlanT5-XXLFlan-T5GithubHuggingfaceVQAScore图像文本检索开源项目模型视觉语言生成模型
CLIP-FlanT5-XXL是一个基于google/flan-t5-xxl微调的图像文本检索模型，由Zhiqiu Lin等研究者开发。这个视觉语言生成模型专门针对VQAScore论文中的任务进行了优化。采用Apache-2.0许可证的CLIP-FlanT5-XXL能够高效处理图像和文本之间的关联。该模型在Hugging Face平台上提供了演示，技术细节可在GitHub仓库中查阅。
GLIP - 视觉语言预训练模型实现高效零样本和小样本物体检测
GLIPGithub开源项目目标检测计算机视觉零样本学习预训练
GLIP是一种视觉语言预训练模型,在零样本和小样本物体检测任务中表现优异。该模型在COCO和LVIS等标准基准测试中超越了多个有监督基线。GLIP还具有出色的迁移能力,在13个下游物体检测任务中,少样本GLIP可与全监督Dynamic Head模型媲美。项目提供预训练、零样本评估和微调等功能的代码实现,以及多个预训练模型。
lang-seg - 语言驱动的零样本语义图像分割模型
CLIPGithubLSeg开源项目计算机视觉语义分割零样本学习
LSeg是一种语言驱动的语义图像分割模型，结合文本编码器和Transformer图像编码器。它能将描述性标签与图像像素对齐，实现高效零样本分割。LSeg在多个数据集上表现出色，无需额外训练即可泛化到新类别。该模型在固定标签集上可与传统算法媲美，为语义分割任务提供了灵活有力的解决方案。
Video-LLaVA - 统一视觉表示学习的新方法 增强跨模态交互能力
GithubVideo-LLaVA图像理解多模态开源项目视觉语言模型视频理解
Video-LLaVA项目提出了一种新的对齐方法,实现图像和视频统一视觉表示的学习。该模型在无图像-视频配对数据的情况下,展现出色的跨模态交互能力,同时提升图像和视频理解性能。研究显示多模态学习的互补性明显改善了模型在各类视觉任务上的表现,为视觉-语言模型开发提供新思路。
clip-image-sorter - 浏览器中基于OpenAI CLIP模型的本地图像排序与搜索
GithubOpenAI's CLIP图片排序图片搜索开源项目文本相似性浏览器
基于OpenAI的CLIP模型和文件系统访问API，在浏览器内轻松实现本地文件夹中的图像排序与搜索功能，无需安装额外软件，简化图像处理流程。
相关项目
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