joytag

多标签AI图像标记模型支持5000+标签

JoyTag AI视觉模型图像标签多标签分类 ViT架构 Github 开源项目

JoyTag是基于ViT-B/16架构的AI视觉模型，专用于图像多标签分类。采用Danbooru标记体系，支持5000多个标签，适用于手绘和摄影等多种图像类型。模型在0.4阈值下F1分数达0.578，能为每张图像生成独立标签预测。可用于diffusion模型训练等多种应用场景。

Github

Huggingface

介绍相关项目

recognize-anything - 通用图像识别模型：支持开放域类别和高精度标签生成

GithubRAM++图像识别多模态开源模型开源项目零样本学习

Recognize Anything Model是一系列开源图像识别模型，包括RAM++、RAM和Tag2Text。这些模型能准确识别常见和开放域类别，支持高精度图像标签生成和全面描述。项目提供预训练模型、推理代码和训练数据集，适用于多种计算机视觉任务。模型性能优于现有先进方案，尤其在零样本识别方面表现突出。

categorAIze.io - AI驱动的多模态数据智能分类系统

AI分类AI工具API访问多级层次数据组织自定义类别

categorAIze.io是一款智能数据分类工具，能自动处理文本、URL、图像和文档。该平台无需预训练，支持用户自定义或AI生成分类层级。提供浏览器界面、API接口和批量导入导出功能，适应各类数据组织需求。采用先进语言模型技术，确保分类准确性和灵活性，有效提升数据管理效率。

ScreenAI - 深度理解界面和信息图的视觉语言模型

GithubScreenAIUI理解信息图表理解多模态开源项目视觉语言模型

ScreenAI是一个开源的多模态视觉语言模型，专注于用户界面(UI)和信息图的理解。该模型集成了视觉变换器(ViT)、注意力机制和前馈网络，能够处理图像和文本输入。通过深度学习技术，ScreenAI实现了对复杂视觉信息的处理和文本整合分析，为UI设计、信息可视化和人机交互研究提供了新的工具和方法。

ViT-L-16-SigLIP-256 - 用于零样本图像分类的对比式图像文本模型

GithubHuggingfaceSigLIPWebLI对比学习开源项目模型语言图像预训练零样本图像分类

模型以WebLI数据集进行训练，兼容OpenCLIP与timm库，支持图像与文本的任务。通过SigLIP方法增强语言与图像的预训练能力，实现零样本图像分类。该模型由JAX格式转为PyTorch，更易集成至现有机器学习流程，具备多平台适应性。

InternVL2-26B - 全新多模态智能体实现长文本多图像及视频的智能理解

AI识别GithubHuggingfaceInternVL2多模态大语言模型开源项目模型计算机视觉

InternVL2-26B是一个基于视觉模型InternViT-6B和语言模型internlm2-chat-20b开发的多模态模型。通过8K上下文窗口支持长文本处理，同时具备多图像和视频分析能力。在文档理解、图表分析和场景文字识别等评测中表现优异，性能达到开源模型领先水平。

ViT-B-16-SigLIP-512 - SigLIP驱动的视觉语言预训练模型用于零样本图像分类

GithubHuggingfaceSigLIPViTzero-shot图像分类对比学习开源项目模型

ViT-B-16-SigLIP-512模型利用SigLIP (Sigmoid loss for Language-Image Pre-training)技术，在WebLI数据集上进行训练。作为一个视觉语言预训练模型，它主要用于零样本图像分类任务。该模型兼容OpenCLIP和timm库，可生成高质量的图像和文本嵌入，为图像分类、检索等计算机视觉和跨模态应用提供基础。

vit_tiny_patch16_224.augreg_in21k - 增强与正则化的ViT图像分类模型

GithubHuggingfaceImageNet-21kVision Transformer图像分类开源项目数据增强模型特征骨干

这是一个高效的Vision Transformer（ViT）图像分类模型，经过增强和正则化，在ImageNet-21k上进行了训练。由论文作者在JAX中开发，并由Ross Wightman移植到PyTorch。模型的类型包括图像分类和特征提取，参数量为9.7百万，1.1 GMACs，处理图像尺寸为224x224。项目中有图像分类和嵌入的代码示例，以及支持特定数据转换的功能，提升模型性能。该模型适用于高效图像识别应用，并提供开发者比较参考的方法。

ese_vovnet39b.ra_in1k - 高效实时的VoVNet-v2图像分类解决方案

GithubHuggingfaceImageNet-1kVoVNet-v2timm图像分类开源项目模型特征提取

VoVNet-v2是一种预训练于ImageNet-1k的图像分类模型，含高效计算和低能耗优点，并采用RandAugment优化。适用于特征骨干网络，支持图像分类、特征提取和图像嵌入。其关键性能包括24.6M参数、7.1 GMACs等。通过`timm`库，用户可以实现高效的图像分类和特征提取。模型使用ResNet Strikes Back的训练方案，提高了准确度和应用多样性。

depth_anything_vits14 - 大规模无标签数据训练的开源深度估计工具

Depth AnythingGithubHuggingface图像处理开源项目模型深度估计深度感知计算机视觉

Depth Anything是一个基于ViT-L/14架构的深度估计模型，通过大规模无标签数据训练。模型提供Python接口，支持518x518分辨率的图像深度估计，具备良好的泛化能力。采用模块化设计，支持自定义图像预处理和批量处理功能，可集成到现有项目中。研究人员和开发者可通过Hugging Face平台快速部署使用。

CLIP-ViT-L-14-laion2B-s32B-b82K - CLIP-ViT-L-14模型实现高效零样本图像分类和检索

CLIPGithubHuggingfaceLAION-2B图像分类开源项目模型视觉语言模型零样本学习

CLIP-ViT-L-14-laion2B-s32B-b82K模型基于LAION-2B英语数据集训练，在ImageNet-1k上实现75.3%的零样本top-1准确率。它支持零样本图像分类和图文检索等任务，是研究零样本图像分类的重要工具。该模型在JUWELS Booster超级计算机上完成训练，为计算机视觉研究提供了新的可能性。

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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。

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