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视觉语言对齐模型实现高效零样本图像分类

ALIGN采用EfficientNet和BERT构建双编码器架构,结合对比学习技术实现视觉与文本表示对齐。基于COYO-700M数据集训练的模型具备零样本图像分类和多模态嵌入检索能力,其性能表现达到甚至超越了Google原始ALIGN模型的水平,是一个公开可用的视觉语言对齐工具。

CLIP-ViT-H-14-laion2B-s32B-b79K - 基于LAION-2B数据集的多功能视觉-语言模型
CLIPGithubHuggingfacezero-shot图像分类开源项目数据集机器学习模型
CLIP-ViT-H-14-laion2B-s32B-b79K是基于LAION-2B数据集训练的视觉-语言模型。该模型在ImageNet-1k上达到78.0%的零样本Top-1准确率,适用于图像分类、图像文本检索等任务。此外,它还支持图像分类微调、线性探测和图像生成指导等下游应用。研究人员可借助该模型探索零样本图像分类技术,并评估其潜在影响。
metaclip-b32-400m - 揭秘CLIP数据处理方法的高性能视觉语言模型
GithubHuggingfaceMetaCLIP图像文本匹配开源项目模型自然语言处理计算机视觉零样本图像分类
MetaCLIP-b32-400m是基于CommonCrawl数据集训练的视觉语言模型,旨在解析CLIP的数据准备方法。该模型构建了图像和文本的共享嵌入空间,支持零样本图像分类和基于文本的图像检索等功能。研究人员可通过此模型探究CLIP的数据处理流程,加深对视觉语言模型训练过程的理解。
LanguageBind_Image - 基于语言实现多模态预训练绑定
GithubHuggingfaceICLRLanguageBind多模态开源项目数据集模型视频语言预训练
LanguageBind是一种创新的多模态预训练方法,通过语言将视频、音频、深度图像等不同模态绑定。该项目提出了包含1000万条多模态数据的VIDAL-10M数据集,并在多个模态任务上实现了领先性能。LanguageBind无需中间模态即可扩展到检测等任务,开源了全部模态预处理代码和API接口,为多模态AI研究提供了有力工具。
ReAlign - 重新格式化指令数据以提升大语言模型性能
GithubReAlign大语言模型对齐开源项目指令数据提示工程
ReAlign是一种指令数据优化方法,通过重新格式化现有指令数据的响应,使其更符合预设标准和相关证据。该方法减少了人工标注需求,同时提升了大语言模型的对齐能力、数学推理、事实性和可读性。实验显示,仅通过重新格式化响应,LLaMA-2-13B在GSM8K上的数学推理准确率提高了近10个百分点。ReAlign强调人类和大语言模型在对齐过程中的协作,为相关研究提供新思路。
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。
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。
efficientnet-b0 - EfficientNet的复合系数法在资源有限设备上提升图像分类效果
EfficientNetGithubHuggingfaceImageNet卷积神经网络图像分类开源项目模型模型缩放
EfficientNet是一种训练于ImageNet-1k数据集、分辨率为224x224的卷积模型。该模型提出了复合系数方法,以均衡缩放模型的深度、宽度和分辨率。在移动设备上表现卓越,适用于图像分类。同时,用户可在Hugging Face平台上获取特定任务的微调版本。
git-base - 微软GIT-base模型 图像到文本的多功能视觉语言处理工具
GITGithubHuggingface图像到文本开源项目微软模型自然语言处理计算机视觉
GIT-base是微软开发的基于Transformer的图像到文本生成模型。该模型能够生成图像和视频的文本描述,支持视觉问答等多种应用。GIT-base采用CLIP图像tokens和文本tokens进行条件训练,基于1000万图文对数据集。作为一个灵活多功能的视觉语言处理工具,GIT-base为图像理解和跨模态任务提供了新的解决方案。
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。
LanguageBind_Video_merge - 实现多模态与语言的语义对齐
GithubHuggingfaceLanguageBindVIDAL-10M多模态预训练应急零样本开源项目模型视频语言
LanguageBind项目提出一种基于语言的多模态预训练方法,通过语言对齐视频、红外、深度、音频等多种模态。该方法无需中间模态,性能优异。项目构建了VIDAL-10M数据集,包含1000万条多模态数据及对应语言描述。通过多视角增强和ChatGPT优化的语言描述,为各模态创建了语义空间。该方法在多个数据集上达到了最先进水平。
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