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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

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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。

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ViT-SO400M-14-SigLIP-384 - 采用SigLIP技术的大规模视觉-语言预训练模型
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japanese-clip-vit-b-16 - 日语CLIP模型实现跨模态文本图像语义匹配
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