Project Icon

ViT-L-16-HTxt-Recap-CLIP

对比图文模型在零样本图像分类中的新进展

这个模型利用Recap-DataComp-1B数据集训练,旨在实现零样本图像分类。通过OpenCLIP库,用户能够编码和分类图像与文本。模型的数据源自网络抓取并经过重新标注,可能会包含偏见或不准确之处,请在使用时注意这些风险。更多数据集详情可以查阅数据集卡片页面。

vit_large_patch14_clip_336.openai - 通过CLIP模型探索计算机视觉鲁棒性
CLIPGithubHuggingfaceOpenAI偏见开源项目数据集模型计算机视觉
OpenAI开发的CLIP模型通过ViT-L/14 (336x336)架构提高视觉任务的鲁棒性,专注于零样本图像分类,供研究人员深入探索。这个模型针对英语场景,其数据主要源自发达国家的互联网用户,目前不建议用于商用部署,但在学术界具备多学科研究的重要价值。
clap-htsat-unfused - CLAP音频-文本预训练模型实现零样本音频分类
CLAPGithubHuggingface多模态学习开源项目模型语音识别零样本分类音频嵌入
CLAP是一个基于对比学习的音频-文本预训练模型,利用LAION-Audio-630K数据集进行训练。该模型通过特征融合和关键词增强技术,能够处理不同长度的音频输入,在文本到音频检索、零样本音频分类等任务中表现优异。CLAP在零样本设置下达到了领先水平,可用于零样本音频分类或音频和文本特征提取。
CLIP-ReID - 基于CLIP的无标签图像重识别新方法
CLIP-ReIDGithub人工智能图像重识别开源项目视觉语言模型计算机视觉
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。
DFN2B-CLIP-ViT-L-14 - 基于CLIP架构的大规模数据集训练图像识别模型
CLIPGithubHuggingface图像分类开源项目数据过滤网络机器学习模型计算机视觉
DFN2B-CLIP-ViT-L-14是一个基于CLIP架构的图像识别模型,采用数据过滤网络从128亿图像-文本对中筛选20亿高质量样本进行训练。该模型在多个基准测试中平均准确率达66.86%,可用于零样本图像分类等任务。模型提供OpenCLIP接口,便于开发者使用。DFN2B-CLIP-ViT-L-14体现了大规模数据集和先进算法在计算机视觉领域的应用,为图像理解提供有力支持。
siglip-base-patch16-224 - SigLIP改进CLIP模型 实现更高效的零样本图像分类和检索
GithubHuggingfaceSigLIP图像分类多模态模型开源项目模型自然语言处理计算机视觉
SigLIP是一种基于CLIP改进的多模态预训练模型,采用sigmoid损失函数优化语言-图像学习。该模型在WebLI数据集上以224x224分辨率预训练,适用于零样本图像分类和图像-文本检索任务。相比CLIP,SigLIP支持更大批量处理,且在小批量场景下表现更优。用户可通过Transformers库轻松加载和使用SigLIP模型,实现灵活高效的多模态应用。
OpenAI-CLIP - 从零开始实现CLIP模型:探索文本与图像的多模态关联
CLIPGithubOpenAI图像编码器多模态开源项目文本编码器
本项目实现了CLIP模型,基于PyTorch进行开发,通过训练文本和图像数据,探索其相互关系。详细的代码指南和实用工具展示了模型在自然语言监督任务中的表现和实际应用,适合多模态学习的研究者和开发者使用。
x-clip - 灵活实现的CLIP视觉语言预训练模型
CLIPGithub多模态对比学习开源项目深度学习视觉语言模型
x-clip是一个简洁而全面的CLIP实现,整合了多项前沿研究成果。该项目支持灵活的模型配置,包括自定义文本和图像编码器、多视图对比学习和视觉自监督学习等功能。通过易用的API,研究人员可以快速实验各种CLIP变体和改进方案。x-clip适用于图像检索、跨模态理解等多种视觉语言任务。
clap-htsat-fused - 对比语言与音频学习中的多任务性能提升
CLAPGithubHuggingface多模态表示学习对比学习开源项目模型零样本音频分类音频表示
CLAP项目使用对比语言-音频预训练模型结合音频编码器与文本编码器,提升多模态学习表现。该模型支持文本到音频检索、零样本音频分类及监督音频分类等多项任务。通过特征融合机制和关键词到字幕增强,CLAP能高效处理不同长度的音频输入。所发布的LAION-Audio-630K数据集及模型在文本到音频检索和零样本音频分类中表现优异,适用于零样本音频分类及音频、文本特征提取。
blip-image-captioning-large - BLIP框架驱动的先进图像描述模型
BLIPGithubHuggingface图像描述多模态学习开源项目模型自然语言处理视觉语言预训练
blip-image-captioning-large是基于BLIP框架的图像描述模型,采用ViT大型骨干网络和COCO数据集预训练。它支持条件和无条件图像描述,在图像-文本检索、图像描述和视觉问答等任务中表现卓越。该模型具有出色的泛化能力,支持CPU和GPU(含半精度)推理,为图像理解和生成研究提供了有力工具。
MetaCLIP - CLIP模型数据处理优化工具
CLIPGithubMetaCLIP图像文本对开源项目数据清洗预训练模型
MetaCLIP是一个改进CLIP模型数据处理的开源项目。它提出了一种新的数据筛选算法,无需依赖现有模型即可从头整理数据。该项目强调数据质量,提供了可扩展到CommonCrawl全数据集的方法。MetaCLIP公开训练数据分布,提高了透明度,并为CLIP模型提供标准化的实验设置,便于控制实验和公平比较。
项目侧边栏1项目侧边栏2
推荐项目
Project Cover

豆包MarsCode

豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手,通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能,支持100+编程语言,与主流编辑器无缝集成,显著提升开发效率和代码质量。

Project Cover

AI写歌

Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台,能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐,Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

Project Cover

有言AI

有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案,通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享,有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

Project Cover

Kimi

Kimi AI助手提供多语言对话支持,能够阅读和理解用户上传的文件内容,解析网页信息,并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题,Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

Project Cover

阿里绘蛙

绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术,为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务,显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台,让商品第一时间被种草。

Project Cover

吐司

探索Tensor.Art平台的独特AI模型,免费访问各种图像生成与AI训练工具,从Stable Diffusion等基础模型开始,轻松实现创新图像生成。体验前沿的AI技术,推动个人和企业的创新发展。

Project Cover

SubCat字幕猫

SubCat字幕猫APP是一款创新的视频播放器,它将改变您观看视频的方式!SubCat结合了先进的人工智能技术,为您提供即时视频字幕翻译,无论是本地视频还是网络流媒体,让您轻松享受各种语言的内容。

Project Cover

美间AI

美间AI创意设计平台,利用前沿AI技术,为设计师和营销人员提供一站式设计解决方案。从智能海报到3D效果图,再到文案生成,美间让创意设计更简单、更高效。

Project Cover

AIWritePaper论文写作

AIWritePaper论文写作是一站式AI论文写作辅助工具,简化了选题、文献检索至论文撰写的整个过程。通过简单设定,平台可快速生成高质量论文大纲和全文,配合图表、参考文献等一应俱全,同时提供开题报告和答辩PPT等增值服务,保障数据安全,有效提升写作效率和论文质量。

投诉举报邮箱: service@vectorlightyear.com
@2024 懂AI·鲁ICP备2024100362号-6·鲁公网安备37021002001498号