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-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。
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。
clip-vit-base-patch16 - CLIP-ViT:基于Transformers的零样本图像分类模型
GithubHuggingfaceONNXTransformers.js图像分类开源项目文本嵌入模型视觉嵌入
clip-vit-base-patch16是OpenAI CLIP模型的一个变种,专注于零样本图像分类任务。这个模型使用ONNX格式的权重,可与Transformers.js库无缝集成,方便在Web环境中应用。它不仅提供了易用的pipeline API用于图像分类,还支持独立的文本和图像嵌入计算功能。该模型在处理各种图像分析和跨模态任务时,能够在性能和计算效率之间保持良好平衡。
clip-interrogator - 一种提示工程工具
CLIP InterrogatorGithubOpenAIStable Diffusion人工智能图像生成开源项目
CLIP Interrogator结合了OpenAI的CLIP和Salesforce的BLIP,优化生成与给定图像相匹配的文本提示。支持Stable Diffusion和DreamStudio等文本到图像模型。现已作为Stable Diffusion Web UI扩展供使用,并支持在Colab、HuggingFace和Replicate上运行。用户可通过Python虚拟环境安装,并根据系统VRAM配置自定义优化。提供多种预训练CLIP模型供选择,满足不同需求。
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。
clip-rsicd-v2 - 专为遥感图像优化的零样本分类和检索模型
CLIPGithubHuggingfaceTransformer图像检索开源项目模型遥感图像零样本分类
clip-rsicd-v2是一个基于CLIP的微调模型,专注于提升遥感图像的零样本分类和检索能力。该模型采用ViT-B/32架构和掩码自注意力Transformer分别作为图像和文本编码器。通过在RSICD、UCM和Sydney等遥感数据集上训练,clip-rsicd-v2在多项检索任务中显著超越原始CLIP模型。研究人员可利用此模型深入探究计算机视觉模型的鲁棒性和泛化能力。
owlv2-large-patch14 - 开源零样本对象检测模型,支持多文本查询
AI研究CLIPGithubHuggingfaceOWLv2图像识别开源项目模型目标检测
OWLv2模型是一种零样文本感知对象检测模型,使用CLIP作为多模态骨干,通过结合视觉和文本特征实现开词汇检测。模型去除了视觉模型的最终token池化层,并附加分类和框头,能够处理多文本查询,扩展了图像识别的应用潜力。研究者通过重新训练和微调CLIP,提高了其在公开检测数据集上的性能,有助于探讨计算机视觉模型的鲁棒性。
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。
DFN5B-CLIP-ViT-H-14 - 高性能图像-文本对比学习模型
CLIPDFN-5BGithubHuggingface图像分类开源项目模型深度学习计算机视觉
DFN5B-CLIP-ViT-H-14是一个基于CLIP架构的图像-文本对比学习模型,通过DFN技术从430亿图像-文本对中筛选出50亿高质量样本进行训练。模型在39个图像分类基准测试中表现优异,平均准确率达69.8%。支持零样本图像分类和跨模态检索,可与OpenCLIP无缝集成。这一模型为计算机视觉和自然语言处理领域提供了有力支持,适用于多种研究和应用场景。
owlv2-base-patch16 - 零样本文本对象检测,提高计算机视觉的识别效果
CLIPGithubHuggingfaceOWLv2图像编码器开放词汇物体检测开源项目模型零样本目标检测
OWLv2是一种多模态模型,通过结合CLIP的骨干和ViT样的Transformer,实现零样本文本对象检测。通过去除视觉模型的代币池层,并加入轻量级的分类和框头部,提升开放词汇分类的效果。使用公开的图像-文本数据集训练和微调,旨在优化图像与文本的匹配度。该模型目标帮助研究人员探索计算机视觉模型的鲁棒性和泛化性能,特别适用于未标注对象的识别领域,主要受众为AI研究人员
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