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VLDet

将开放词汇目标检测转化为对象语言对齐学习

VLDet是一种开放词汇目标检测方法,通过学习对象与语言的对齐来直接从图像-文本对训练检测器。基于CLIP的视觉-语言预训练模型,该方法将任务构建为二分图匹配问题,在COCO和LVIS等数据集上实现了领先性能,并可轻松扩展到新目标类别。VLDet为开放词汇目标检测提供了高效的解决方案。

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。
owlvit-large-patch14 - 基于Vision Transformer的零样本目标检测模型
GithubHuggingfaceOWL-ViT多模态模型开源项目模型物体检测视觉变换器零样本学习
OWL-ViT模型采用CLIP和Vision Transformer架构,实现了零样本文本条件目标检测。它可以根据文本查询识别图像中的物体,无需预先定义类别。该模型在大规模图像-文本数据集上进行训练,并在COCO和OpenImages等数据集上微调。OWL-ViT为计算机视觉研究提供了新的可能性,尤其在零样本目标检测领域。
LLaVAR - 优化视觉指令微调的文本丰富图像理解模型
GithubLLaVAROCR能力多模态大语言模型开源项目文本丰富图像理解视觉指令微调
LLaVAR项目致力于增强大型语言模型对文本丰富图像的理解能力。通过改进视觉指令微调方法,该项目显著提升了模型在OCR相关任务上的表现。LLaVAR开源了模型权重、训练数据,并提供了环境配置、训练脚本和评估方法,为相关研究和开发提供了全面支持。
GLIP - 视觉语言预训练模型实现高效零样本和小样本物体检测
GLIPGithub开源项目目标检测计算机视觉零样本学习预训练
GLIP是一种视觉语言预训练模型,在零样本和小样本物体检测任务中表现优异。该模型在COCO和LVIS等标准基准测试中超越了多个有监督基线。GLIP还具有出色的迁移能力,在13个下游物体检测任务中,少样本GLIP可与全监督Dynamic Head模型媲美。项目提供预训练、零样本评估和微调等功能的代码实现,以及多个预训练模型。
CLIP-ViT-B-32-256x256-DataComp-s34B-b86K - 基于DataComp训练的CLIP多模态视觉语言模型
CLIPDataComp-1BGithubHuggingfaceViT-B-32图像分类开源项目机器学习模型
CLIP ViT-B/32是一个在DataComp-1B数据集上训练的视觉语言模型,通过OpenCLIP框架实现。模型在ImageNet-1k分类任务中实现72.7%零样本准确率,支持图像分类、跨模态检索等研究任务。该开源项目为计算机视觉研究提供了重要的实验基础
CLIP-ViT-H-14-frozen-xlm-roberta-large-laion5B-s13B-b90k - CLIP架构多语言视觉语言模型实现高效零样本图像分类与检索
CLIPGithubHuggingfaceLAION-5B图像分类多语言模型开源项目模型零样本学习
这是一个基于CLIP架构的多语言视觉语言模型,在LAION-5B数据集上训练。模型结合了冻结的ViT-H/14视觉结构和XLM-RoBERTa大型文本模型,在多语言零样本图像分类和检索任务中表现优异。适用于零样本图像分类、图文检索等应用,也支持下游任务微调。该模型在英语及其他语言中均展现出强大性能,为跨语言视觉AI应用提供了有力支持。
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。
VLM_survey - 用于视觉任务的 AWESOME 视觉语言模型集合
GithubVision-Language Models开源项目数据集知识蒸馏视觉识别任务预训练方法
本页面详尽介绍了视觉语言模型(VLM)在视觉识别任务中的应用和发展。内容涵盖VLM的起源、常用架构、预训练目标、主流数据集及不同的预训练方式、迁移学习和知识蒸馏方法,并针对这些方法进行了详细的基准测试和分析。页面还讨论了未来研究的挑战和方向,让用户掌握VLM技术在图像分类、对象检测和语义分割等任务中的最新应用进展。
VILA - 创新的视觉语言模型预训练方法
GithubVILA多模态开源项目视觉语言模型量化预训练
VILA是一种新型视觉语言模型,采用大规模交错图像-文本数据预训练,增强了视频和多图像理解能力。通过AWQ 4位量化和TinyChat框架,VILA可部署到边缘设备。该模型在视频推理、上下文学习和视觉思维链等方面表现出色,并在多项基准测试中获得了优异成绩。项目完全开源,包括训练和评估代码、数据集以及模型检查点。
clip-vit-base-patch32 - OpenAI CLIP模型实现零样本图像分类的视觉语言预训练
CLIPGithubHuggingfaceOpenAI图像分类开源项目模型计算机视觉零样本学习
CLIP是OpenAI开发的视觉语言预训练模型,使用ViT-B/32和Transformer架构分别作为图像和文本编码器。通过对比学习训练,CLIP能实现零样本图像分类等任务,在多项计算机视觉基准测试中表现优异。尽管在细粒度分类和物体计数方面存在局限,CLIP为研究人员提供了探索模型鲁棒性和泛化能力的重要工具。
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