clifs

自然语言视频帧内容搜索系统

CLIFS OpenAI's CLIP django 视频内容搜索图像编码器 Github 开源项目

CLIFS利用OpenAI的CLIP模型，通过自然语言在视频中搜索匹配的帧内容。项目通过提取视频帧特征并与文本查询特征进行相似性匹配，返回结果。Django构建的搜索引擎界面支持自定义视频文件的索引和搜索。

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介绍相关项目

clip-ViT-B-32-multilingual-v1 - CLIP-ViT-B-32多语言模型实现文本图像向量映射和跨语言搜索

CLIPGithubHuggingfacesentence-transformers图像搜索多语言模型开源项目模型零样本分类

CLIP-ViT-B-32-multilingual-v1是OpenAI CLIP-ViT-B32模型的多语言拓展版本。该模型能将50多种语言的文本和图像映射到同一向量空间，支持多语言图像搜索和零样本图像分类。通过sentence-transformers库，用户可以方便地使用该模型。模型采用多语言知识蒸馏技术，将CLIP原始向量空间对齐到多语言空间。这为跨语言图像搜索和理解提供了有力支持，是图像-文本多语言处理的有效工具。

plip - 基于CLIP模型的Python图像处理库专注零样本分类研究

CLIPGithubHuggingface人工智能图像分类开源项目数据隐私模型模型研究

plip是一个基于OpenAI CLIP模型的Python图像处理库，专注于零样本图像分类研究。该工具为AI研究人员提供了探索模型鲁棒性和泛化性的平台。目前仅支持英语环境，主要用于研究目的。使用时需注意在特定分类体系下进行充分的领域测试，不建议直接部署到生产环境。

Apple SiliconCLIP模型Embed-PhotosGithub图像搜索开源项目相似图片

Embed-Photos是一个高效的照片相似性搜索引擎，利用CLIP模型根据文本描述寻找视觉相似的图像。该项目仅支持Apple Silicon平台，使用SQLite和Chroma实现图像嵌入的持久存储，提供便捷的网络接口以便用户进行交互和探索。其特点包括安全的图像处理、性能监控和可配置的设置，用户只需简单设置环境变量即可启动使用。

TinyCLIP-ViT-8M-16-Text-3M-YFCC15M - 高效压缩CLIP模型的跨模态蒸馏方法

CLIPGithubHuggingfaceTinyCLIP图像分类开源项目模型视觉语言预训练跨模态蒸馏

TinyCLIP是一种创新的跨模态蒸馏方法，专门用于压缩大规模语言-图像预训练模型。该方法通过亲和力模仿和权重继承两项核心技术，有效利用大规模模型和预训练数据的优势。TinyCLIP在保持comparable零样本性能的同时，显著减少了模型参数，实现了速度和精度的最佳平衡。这一技术为高效部署CLIP模型提供了实用解决方案，在计算资源受限的场景下尤其有价值。

StreetCLIP - 开域图像地理定位的高性能零样本学习模型

GithubHuggingfaceOpenAIStreetCLIP图像地理定位城市场景开源项目模型零样本学习

StreetCLIP是一个在开域图像地理定位中实现零样本学习的预训练模型，基于OpenAI的CLIP ViT，通过1.1百万街景图像进行训练，与传统监督模型相比具有更优性能，适用于城市和乡村环境。该模型能够将图像特征与特定地理位置关联，可应用于建筑分析、自然环境监测、基础设施检查等多种领域，并有助于导航和自动驾驶技术的改进。

MobileCLIP-S2-OpenCLIP - 高效图像-文本模型通过多模态强化训练实现性能突破

GithubHuggingfaceMobileCLIPOpenCLIP图像文本模型多模态强化训练开源项目模型零样本图像分类

MobileCLIP-S2-OpenCLIP是一款基于多模态强化训练的高效图像-文本模型。相比SigLIP的ViT-B/16模型，它在性能上有所超越，同时速度提升2.3倍，模型体积缩小2.1倍，且仅使用了1/3的训练样本。在ImageNet零样本分类任务中，该模型达到74.4%的Top-1准确率，在38个数据集上的平均性能为63.7%，体现了出色的效率与性能平衡。

DFN5B-CLIP-ViT-H-14-378 - 大规模数据筛选优化的视觉语言预训练系统

CLIPGithubHuggingface图像分类开源项目数据过滤网络机器学习模型计算机视觉

DFN5B-CLIP-ViT-H-14-378是一款基于CLIP架构的视觉语言模型，采用数据过滤网络（DFN）技术从43B未筛选的图像-文本对中提取5B高质量数据进行训练。该模型在多项视觉任务中表现优异，平均准确率达70.94%。支持零样本图像分类，可与OpenCLIP框架无缝集成，为计算机视觉和自然语言处理研究提供了高性能的预训练模型基础。

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。

MetaCLIP - CLIP模型数据处理优化工具

CLIPGithubMetaCLIP图像文本对开源项目数据清洗预训练模型

MetaCLIP是一个改进CLIP模型数据处理的开源项目。它提出了一种新的数据筛选算法,无需依赖现有模型即可从头整理数据。该项目强调数据质量,提供了可扩展到CommonCrawl全数据集的方法。MetaCLIP公开训练数据分布,提高了透明度,并为CLIP模型提供标准化的实验设置,便于控制实验和公平比较。

vit_base_patch16_clip_224.openai - CLIP：跨模态视觉语言理解模型

CLIPGithubHuggingface人工智能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，在timm库中实现。它使用ViT-B/16 Transformer作为图像编码器，masked self-attention Transformer作为文本编码器，通过对比学习优化图像-文本对相似度。CLIP在零样本图像分类任务中展现出优秀的鲁棒性和泛化能力，但在细粒度分类和物体计数方面仍有局限。该模型主要面向AI研究人员，用于探索计算机视觉模型的能力和局限性。

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