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Google OWLv2模型实现零样本开放词汇目标检测

OWLv2是Google开发的基于CLIP的零样本目标检测模型。它使用ViT-L/14架构和掩蔽自注意力Transformer分别处理图像和文本输入。通过端到端训练,OWLv2实现了开放词汇的物体分类和定位,可根据多个文本查询执行目标检测。该模型在公开数据集上训练,为计算机视觉研究提供了新的可能性。

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。
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。
vit_large_patch14_clip_224.openai_ft_in12k_in1k - 视觉变压器用于图像分类和特征嵌入的高级应用
CLIPGithubHuggingfaceVision TransformerWIT-400M图像分类开源项目模型模型比较
OpenAI开发的视觉变压器(ViT)模型在WIT-400M图像文本对上通过CLIP进行预训练,并在ImageNet-12k和ImageNet-1k上微调,适用于图像分类与特征嵌入生成。模型运行在timm库中,具有高参数量与计算效率,适用于高精度图像识别,支持实时与批量处理应用。
VLDet - 将开放词汇目标检测转化为对象语言对齐学习
GithubICLR 2023VLDet图像文本对开放词汇目标检测开源项目物体语言对齐
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。
YOLO-World - 下一代实时开放词汇目标检测模型
GithubYOLO-World开放词汇开源项目目标检测零样本学习预训练模型
YOLO-World是一款创新的实时开放词汇目标检测模型。经过大规模数据集预训练,它展现出卓越的开放词汇检测和定位能力。采用'先提示后检测'范式,YOLO-World通过重参数化技术实现高效的自定义词汇推理。该模型支持零样本目标检测、分割等多种任务,并开源了在线演示、预训练权重和微调代码,为计算机视觉领域提供了实用的研究与应用工具。
mPLUG-Owl - 模块化多模态大型语言模型
CVPR 2024GithubmPLUG-OwlmPLUG-Owl2多模态大语言模型开源项目模块化
mPLUG-Owl系列模型通过模块化强化其多模具集成,提升大型语言模型的功能。mPLUG-Owl2在CVPR 2024获得突出展示,而最新的mPLUG-Owl2.1则针对中文模式进行了优化,已在HuggingFace平台推出。
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。
ViTamin - 推动计算机视觉进入新时代的可扩展视觉语言模型
GithubViTamin图像处理开源项目深度学习视觉语言模型计算机视觉
ViTamin是一系列可扩展的视觉语言模型,在图像分类、开放词汇检测和分割等任务上取得突破。以436M参数量在DataComp-1B数据集训练,实现82.9%的ImageNet零样本准确率。在7个开放词汇分割基准测试中创新纪录,并提升大型多模态模型能力。获timm和OpenCLIP官方支持,提供简单接口。ViTamin为计算机视觉领域带来新的可能性。
Open-LLaVA-NeXT - 多模态大语言模型实现视觉语言对齐和指令微调的开源项目
AI模型评估GithubLLaVA-NeXT多模态模型开源实现开源项目视觉语言训练
Open-LLaVA-NeXT是一个复现LLaVA-NeXT系列模型的开源项目。它提供开源训练数据和检查点,基于LLaVA代码库进行修改。该项目支持CLIP-L-336视觉编码器以及Vicuna-7B和LLaMA3-8B等语言模型。通过特征对齐和视觉指令微调两个阶段的训练,Open-LLaVA-NeXT实现了多模态能力,在多项评估任务中表现优异。
CLIPSelf - 视觉Transformer自蒸馏实现开放词汇密集预测
CLIPSelfCOCOGithub密集预测开放词汇开源项目视觉Transformer
CLIPSelf项目提出创新自蒸馏方法,使视觉Transformer能进行开放词汇密集预测。该方法利用模型自身知识蒸馏,无需标注数据,提升了目标检测和实例分割等任务性能。项目开源代码和模型,提供详细训练测试说明,为计算机视觉研究提供重要资源。
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