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语言驱动的零样本语义图像分割模型

LSeg是一种语言驱动的语义图像分割模型，结合文本编码器和Transformer图像编码器。它能将描述性标签与图像像素对齐，实现高效零样本分割。LSeg在多个数据集上表现出色，无需额外训练即可泛化到新类别。该模型在固定标签集上可与传统算法媲美，为语义分割任务提供了灵活有力的解决方案。

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siglip-base-patch16-384 - 改进型CLIP架构的图像文本预训练模型

GithubHuggingfaceSigLIP图像分类多模态模型开源项目模型深度学习计算机视觉

SigLIP是基于CLIP架构的多模态模型，通过Sigmoid损失函数优化了图像文本预训练过程。模型在WebLI数据集完成预训练，支持零样本图像分类和文本检索任务。其特点是无需全局相似度标准化，既可支持大规模批量训练，也适用于小批量场景。

CLIP-ViT-B-32-xlm-roberta-base-laion5B-s13B-b90k - 具备零样本学习与多语言支持的图像模型

CLIP ViT-B/32GithubHuggingfaceLAION-5B图像分类多语言性能开源项目模型零样本学习

该模型基于LAION-5B数据集和OpenCLIP技术，能够进行零样本图像分类和图像-文本检索。通过结合CLIP ViT-B/32和xlm roberta，这一模型在各种图像任务中显示出较高性能。同时，其多语言能力经验证，可提升imagenet1k等多语言数据集上的表现，尤其在意大利语和日语测试中效果显著。依托于高效的OpenCLIP训练，模型在mscooco和flickr30k数据集上有较大性能提升，是图像生成与分类的可靠选择。

x-clip - 灵活实现的CLIP视觉语言预训练模型

CLIPGithub多模态对比学习开源项目深度学习视觉语言模型

x-clip是一个简洁而全面的CLIP实现,整合了多项前沿研究成果。该项目支持灵活的模型配置,包括自定义文本和图像编码器、多视图对比学习和视觉自监督学习等功能。通过易用的API,研究人员可以快速实验各种CLIP变体和改进方案。x-clip适用于图像检索、跨模态理解等多种视觉语言任务。

siglip-base-patch16-256-multilingual - 基于Sigmoid损失函数的多语言视觉语言模型

GithubHuggingfaceSigLIPWebLI数据集图像分类多模态模型开源项目模型零样本学习

SigLIP是一个基于CLIP架构的多语言视觉语言模型，通过Sigmoid损失函数优化训练效果。模型在WebLI数据集上以256x256分辨率预训练，实现零样本图像分类和图文检索功能。相比CLIP模型，在批量处理和整体性能上都有提升。模型经过16个TPU-v4芯片训练，支持多语言处理，主要应用于图像分类和跨模态检索任务。

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。

mit-b2 - 高效语义分割的简单Transformer设计

GithubHuggingfaceSegFormerTransformer图像分类开源项目机器学习模型语义分割

SegFormer b2是一个在ImageNet-1k上预训练的编码器模型，采用分层Transformer结构。该模型专为语义分割任务设计，结合了简单高效的架构和出色的性能。虽然此版本仅包含预训练的编码器部分，但它为图像分类和语义分割的微调提供了坚实基础。SegFormer的创新设计使其在多个计算机视觉任务中展现出强大潜力。

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。

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。

SAN - 轻量高效的开放词汇语义分割框架

CLIP模型GithubSide Adapter Network开放词汇语义分割开源项目视觉语言模型语义分割

Side Adapter Network (SAN)是一个开放词汇语义分割框架，将分割任务建模为区域识别问题。它在冻结的CLIP模型旁附加轻量级侧网络，实现高效准确的分割。SAN在多个语义分割基准测试中表现优异，具有更少的可训练参数和更快的推理速度。这一方法为开放词汇语义分割领域提供了新的解决思路。

segformer-b2-finetuned-ade-512-512 - SegFormer模型实现高效语义分割的新方法

GithubHugging FaceHuggingfaceSegFormerTransformer图像分割开源项目模型视觉

SegFormer模型在ADE20K数据集上微调，支持512x512分辨率图像的语义分割，由层次Transformer编码器和轻量级MLP解码头构成，适用于ADE20K和Cityscapes等基准。模型先在ImageNet-1k上预训练，再在下游任务上微调，适合多种分割任务。

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