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siglip-large-patch16-256

SigLIP模型采用优化损失函数实现图像文本多模态任务

SigLIP是CLIP模型的改进版本,使用sigmoid损失函数进行语言-图像预训练。该模型在WebLI数据集上以256x256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。通过优化损失函数,SigLIP实现了更高性能和更大批量规模。模型支持原始使用和pipeline API调用,在多项评估中展现出优于CLIP的表现。SigLIP为图像-文本多模态任务提供了新的解决方案。

CLIP-ViT-B-16-laion2B-s34B-b88K - 基于LAION-2B数据集训练的CLIP零样本图像分类模型
CLIPGithubHuggingfaceLAION-2B图像分类多模态模型开源项目模型零样本学习
CLIP-ViT-B-16-laion2B-s34B-b88K是基于LAION-2B英文数据集训练的CLIP ViT-B/16模型,在ImageNet-1k上达到70.2%的零样本Top-1准确率。该模型适用于零样本图像分类、图像文本检索等任务,也可用于图像分类微调、线性探测分类和图像生成引导等下游任务。本模型主要面向研究用途,不适合直接应用于商业场景。
plip - 病理学视觉语言基础模型 革新AI分析
AIGithubPLIP开源项目病理学视觉语言模型预训练模型
PLIP是首个针对病理AI的视觉和语言基础模型,通过大规模预训练实现病理图像和文本描述的特征提取。作为CLIP模型的改进版,PLIP支持图像文本编码和相似度计算,可通过多种API方式使用。该模型为病理图像分析提供新的研究工具,助力医疗AI在病理诊断和研究中的应用。
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。
CLIP - CLIP是一种在各种(图像、文本)对上训练的神经网络
CLIPGithubPyTorch图像识别开源项目模型训练自然语言处理
CLIP通过对比学习训练神经网络,结合图像和文本,实现自然语言指令预测。其在ImageNet零样本测试中的表现与ResNet50相当,无需使用原始标注数据。安装便捷,支持多种API,适用于零样本预测和线性探针评估,推动计算机视觉领域发展。
paligemma-3b-pt-224 - 基于SigLIP和Gemma的多功能视觉语言模型
GithubHuggingfacePaliGemma图像处理多语言开源项目模型自然语言处理视觉语言模型
PaliGemma是一款结合SigLIP视觉模型和Gemma语言模型的视觉语言模型。该模型可处理图像和文本输入并生成文本输出,支持多语言。PaliGemma在图像字幕、视觉问答、文本阅读、物体检测等多种视觉语言任务中表现优异。模型采用Transformer架构,拥有30亿参数,经过大规模多语言数据预训练,可通过微调应用于特定任务。
CLIP-ViT-g-14-laion2B-s12B-b42K - 用于零样本图像分类的先进研究工具
CLIP ViT-g/14GithubHuggingfaceLAION-5B图像分类多模态模型开源项目模型零样本学习
该模型专为研究社区而设计,采用LAION-5B数据集中的英语子集进行训练。它帮助研究人员探索零样本与任意图像分类的可能性,适用于跨学科的研究。该模型仅推荐用于研究目的,不适合用于商业化或未经测试的环境,并强调确保其安全和适当使用。
ViT-L-16-HTxt-Recap-CLIP - 对比图文模型在零样本图像分类中的新进展
CLIPGithubHuggingfaceLLaMA-3图像分类对比学习开源项目数据集偏见模型
这个模型利用Recap-DataComp-1B数据集训练,旨在实现零样本图像分类。通过OpenCLIP库,用户能够编码和分类图像与文本。模型的数据源自网络抓取并经过重新标注,可能会包含偏见或不准确之处,请在使用时注意这些风险。更多数据集详情可以查阅数据集卡片页面。
blip-itm-base-coco - BLIP模型革新视觉语言理解和生成技术
BLIPGithubHuggingface图像描述图像文本匹配多模态模型开源项目模型视觉语言预训练
BLIP是一个创新的视觉语言预训练框架,通过引导式方法有效利用网络数据。该模型在图像-文本检索、图像描述和视觉问答等任务上表现出色,并能零样本迁移到视频-语言任务。BLIP不仅提高了视觉语言理解和生成的性能,还为这一领域的统一应用开创了新的可能性。
chinese-clip-vit-huge-patch14 - 基于ViT-H/14和RoBERTa的中文图文对比学习模型
Chinese-CLIPGithubHuggingface中文数据集图像编码器开源项目文本编码器检索模型
chinese-clip-vit-huge-patch14是一个基于ViT-H/14和RoBERTa-wwm-large的中文CLIP模型,在大规模中文图文数据上训练,表现卓越。支持在MUGE、Flickr30K-CN和COCO-CN等数据集中的图文检索和零样本分类。提供API实现简便的图文特征提取及相似度计算,详情请参见GitHub仓库。
CLIP-convnext_base_w-laion2B-s13B-b82K-augreg - ConvNeXt-Base架构的CLIP模型用于高效图像分类
CLIPConvNeXtGithubHuggingfaceLAION-5B图像检索开源项目模型零样本图像分类
该项目提供了一系列基于ConvNeXt-Base架构的CLIP模型,在LAION-5B数据集子集上训练。这些模型作为ViT和ResNet的替代方案,在模型规模和图像分辨率方面展现出良好的可扩展性。经过13B样本训练,模型在ImageNet零样本分类任务中达到70.8%以上的top-1准确率,体现出较高的样本效率。这些模型可应用于零样本图像分类、图像文本检索等多种任务。
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