Project Icon

WinClip

先进的零样本和少样本异常检测算法

WinCLIP是计算机视觉领域的创新零样本和少样本异常检测算法,专注于异常分类和异常分割。该方法在MVTec-AD和VisA数据集上表现出色,在图像级和像素级异常检测任务中均展现优异性能。项目提供完整实现代码,包含环境配置、数据集准备和结果复现指南,为研究人员和开发者提供重要参考,推动了异常检测技术的发展。

CLIP-convnext_base_w-laion2B-s13B-b82K - ConvNeXt CLIP模型在ImageNet零样本分类中达到70.8%以上准确率
CLIPConvNeXtGithubHuggingfaceLAION-5BOpenCLIP开源项目模型零样本图像分类
这是一系列基于LAION-5B数据集训练的CLIP ConvNeXt-Base模型。经过13B样本训练后,模型在ImageNet零样本分类中实现了70.8%以上的Top-1准确率,显示出比ViT-B/16更高的样本效率。模型使用timm的ConvNeXt-Base作为图像塔,并探索了增强图像增强和正则化的效果。作为首个在CLIP ViT-B/16和RN50x4规模下训练的ConvNeXt CLIP模型,它为零样本图像分类研究提供了新的选择。
metaclip-h14-fullcc2.5b - 大规模视觉语言模型基于25亿CommonCrawl数据训练
GithubHuggingfaceMetaCLIP多模态学习开源项目模型自然语言处理计算机视觉零样本分类
MetaCLIP是一个基于25亿CommonCrawl数据点训练的大规模视觉语言模型。该模型由Xu等人在《Demystifying CLIP Data》论文中提出,旨在解析CLIP的数据准备流程。MetaCLIP支持图像与文本的联合嵌入,可应用于零样本图像分类、文本图像检索等任务。作为一个开源项目,MetaCLIP为研究人员提供了探索大规模视觉语言模型的新方向,有助于推进计算机视觉和自然语言处理领域的发展。
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-convnext_large_d_320.laion2B-s29B-b131K-ft-soup - ConvNeXt-Large CLIP模型提升零样本图像分类性能
CLIPConvNeXtGithubHuggingface图像分类开源项目机器学习模型零样本学习
本模型基于LAION-2B数据集训练,采用320x320分辨率的ConvNeXt-Large架构和权重平均技术。在ImageNet-1k零样本分类任务上,准确率达到76.9%,超越了256x256分辨率版本。模型效率高于OpenAI的L/14-336,可应用于零样本图像分类、图文检索等任务。该项目为研究人员提供了强大的视觉-语言表征工具,助力探索大规模多模态模型。
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。
owlv2-base-patch16-finetuned - 介绍OWLv2模型在零样本物体检测中的应用与发展
CLIPGithubHuggingfaceOWLv2对象检测开源项目模型计算机视觉零样本检测
OWLv2模型是用于零样本物体检测的一个创新模型,使用CLIP作为多模态基础,同时采用ViT型Transformer以提取视觉特征,并通过因果语言模型获取文本特征。此模型的最大特点是其开放词汇分类功能,通过将固定分类层权重替换为文本模型中的类别名称嵌入实现。在常见检测数据集上,CLIP从头训练并微调,以学习精确的对象检测方法。此工具为AI研究人员提供了在计算机视觉领域探索鲁棒性、泛化和其他能力的机会。
CLIP-convnext_xxlarge-laion2B-s34B-b82K-augreg - 基于LAION-2B数据集的卷积神经网络达到79%零样本分类准确率
CLIPConvNextGithubHuggingface图像分类开源项目机器学习模型神经网络
CLIP ConvNeXt-XXLarge是一个在LAION-2B数据集上训练的大规模视觉语言模型,总参数量12亿,图像分辨率256x256。模型采用ConvNeXt-XXLarge图像结构和ViT-H-14规模的文本编码器,在ImageNet零样本分类上达到79%准确率。主要应用于图像分类、检索等研究任务。
metaclip-b16-fullcc2.5b - CLIP训练数据解构与MetaCLIP模型应用
CommonCrawlGithubHugging FaceHuggingfaceMetaCLIP图像分类开源项目数据管理模型
MetaCLIP模型利用25亿个CommonCrawl数据点,在共享嵌入空间中实现图像与文本的链接应用。实现零样本图像分类、文本驱动的图像检索及图像驱动的文本检索。《Demystifying CLIP Data》论文揭示了CLIP数据训练方法,促进多模态应用发展。
bioclip - 生物分类视觉模型提升物种识别精度
BioCLIPGithubHuggingface开源项目模型濒危物种生物分类视觉模型进化生物学
BioCLIP是一个基于CLIP架构的生物学视觉模型,利用包含超过45万分类单元的数据集,在生物分类测试中表现超过基准16%-17%。它能学习与生命树一致的层次表示,支持生物学家进行新物种和相似生物的发现。
clipseg-rd64-refined - 基于文本和图像提示的先进图像分割策略
CLIPSegGithubHuggingface一样本学习图像分割复杂卷积开源项目模型零样本学习
该模型引入先进的复杂卷积技术,支持零样本和单样本图像分割。结合文本与图像提示,该模型在图像分析中提供高效且准确的分割性能。
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

稿定AI

稿定设计 是一个多功能的在线设计和创意平台,提供广泛的设计工具和资源,以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户,无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑,稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合,帮助用户轻松实现创意设计。

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