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MobileCLIP-S2-OpenCLIP

高效图像-文本模型通过多模态强化训练实现性能突破

MobileCLIP-S2-OpenCLIP是一款基于多模态强化训练的高效图像-文本模型。相比SigLIP的ViT-B/16模型,它在性能上有所超越,同时速度提升2.3倍,模型体积缩小2.1倍,且仅使用了1/3的训练样本。在ImageNet零样本分类任务中,该模型达到74.4%的Top-1准确率,在38个数据集上的平均性能为63.7%,体现了出色的效率与性能平衡。

open_clip - 探索前沿图像与语言对比预训练技术
GithubOpenCLIP图像识别对比学习开源项目零样本学习预训练模型
OpenCLIP是一个先进的开源深度学习项目,专注于OpenAI的CLIP模型的实现和优化。该项目在多样化的数据源和不同的计算预算下成功训练出多个高效能模型,涵盖图像和文本嵌入、模型微调及新模型开发等多个领域。通过增强图像与语言的联合理解能力,OpenCLIP显著推动了人工智能技术的发展,拓宽了其应用领域。
TinyCLIP-ViT-8M-16-Text-3M-YFCC15M - 高效压缩CLIP模型的跨模态蒸馏方法
CLIPGithubHuggingfaceTinyCLIP图像分类开源项目模型视觉语言预训练跨模态蒸馏
TinyCLIP是一种创新的跨模态蒸馏方法,专门用于压缩大规模语言-图像预训练模型。该方法通过亲和力模仿和权重继承两项核心技术,有效利用大规模模型和预训练数据的优势。TinyCLIP在保持comparable零样本性能的同时,显著减少了模型参数,实现了速度和精度的最佳平衡。这一技术为高效部署CLIP模型提供了实用解决方案,在计算资源受限的场景下尤其有价值。
Chinese-CLIP - 中文多模态嵌入和检索性能优化的领先方案
Chinese-CLIPGithub图文特征提取开源项目模型下载跨模态检索零样本图像分类
Chinese-CLIP项目,基于大规模中文图文对数据,专门针对中文领域的特点进行优化,提供高效的图文特征计算与相似度测算,实现零样本分类和跨模态检索。该项目改进了多个模型,包括ViT与ResNet结构,并在多个公开数据集上展示了显著的性能提升,为中文处理场景下的企业和研究者提供强大工具。
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。
Long-CLIP - CLIP模型长文本处理能力升级 显著提升图像检索效果
AI模型CLIPGithubLong-CLIP开源项目文本-图像检索零样本分类
Long-CLIP项目将CLIP模型的最大输入长度从77扩展到248,大幅提升了长文本图像检索性能。在长标题文本-图像检索任务中,R@5指标提高20%;传统文本-图像检索提升6%。这一改进可直接应用于需要长文本处理能力的各类任务,为图像检索和生成领域带来显著进展。
ViT-L-14-CLIPA-datacomp1B - CLIPA-v2模型实现低成本高性能零样本图像分类
CLIPAGithubHuggingfaceOpenCLIP对比学习开源项目模型视觉语言模型零样本图像分类
ViT-L-14-CLIPA-datacomp1B是一个基于CLIPA-v2架构的视觉-语言模型,在datacomp1B数据集上训练。该模型采用对比学习方法,能够进行零样本图像分类,在ImageNet上实现81.1%的准确率。通过OpenCLIP库,用户可以方便地进行图像和文本的特征编码。这个模型不仅性能优异,还具有训练成本低的特点,为计算机视觉研究提供了新的发展方向。
CLIP-convnext_xxlarge-laion2B-s34B-b82K-augreg-soup - CLIP ConvNeXt-XXLarge模型在零样本图像分类上的卓越性能
CLIPConvNeXtGithubHuggingface开源项目模型深度学习计算机视觉零样本图像分类
CLIP ConvNeXt-XXLarge是基于LAION-2B数据集训练的大规模视觉-语言模型。它在ImageNet零样本分类任务中实现79.4%的准确率,成为首个非ViT架构突破79%的CLIP模型。该模型结合847M参数的ConvNeXt-XXLarge图像塔和ViT-H-14规模的文本塔,在计算效率和性能间达到平衡,为视觉-语言模型研究开辟新方向。
CLIP - CLIP是一种在各种(图像、文本)对上训练的神经网络
CLIPGithubPyTorch图像识别开源项目模型训练自然语言处理
CLIP通过对比学习训练神经网络,结合图像和文本,实现自然语言指令预测。其在ImageNet零样本测试中的表现与ResNet50相当,无需使用原始标注数据。安装便捷,支持多种API,适用于零样本预测和线性探针评估,推动计算机视觉领域发展。
TinyCLIP-ViT-40M-32-Text-19M-LAION400M - 基于亲和力模仿和权重继承的CLIP模型压缩方法
GithubHuggingfaceLAION400MTinyCLIP图像识别开源项目模型模型压缩深度学习
TinyCLIP是一种用于压缩大规模语言-图像预训练模型的跨模态蒸馏方法,采用亲和力模仿和权重继承技术。实验显示,TinyCLIP ViT-45M/32使用ViT-B/32一半的参数达到相似的零样本性能;TinyCLIP ResNet-19M在参数量减少50%的情况下,推理速度提升2倍,在ImageNet数据集上实现56.4%的准确率。
StreetCLIP - 开域图像地理定位的高性能零样本学习模型
GithubHuggingfaceOpenAIStreetCLIP图像地理定位城市场景开源项目模型零样本学习
StreetCLIP是一个在开域图像地理定位中实现零样本学习的预训练模型,基于OpenAI的CLIP ViT,通过1.1百万街景图像进行训练,与传统监督模型相比具有更优性能,适用于城市和乡村环境。该模型能够将图像特征与特定地理位置关联,可应用于建筑分析、自然环境监测、基础设施检查等多种领域,并有助于导航和自动驾驶技术的改进。
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