CLIP-ViT-B-32-256x256-DataComp-s34B-b86K

基于DataComp训练的CLIP多模态视觉语言模型

开源项目模型 Github ViT-B-32 机器学习 Huggingface CLIP DataComp-1B 图像分类

CLIP ViT-B/32是一个在DataComp-1B数据集上训练的视觉语言模型，通过OpenCLIP框架实现。模型在ImageNet-1k分类任务中实现72.7%零样本准确率，支持图像分类、跨模态检索等研究任务。该开源项目为计算机视觉研究提供了重要的实验基础

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。

CLIP-ViT-B-32-laion2B-s34B-b79K - 基于LAION-2B数据集训练的CLIP ViT-B/32零样本图像识别模型

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-32-laion2B-s34B-b79K是一个基于LAION-2B英文数据集训练的CLIP ViT-B/32模型，在ImageNet-1k上实现66.6%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，由Stability AI提供算力支持，采用OpenCLIP框架训练。此模型为研究人员提供了探索零样本任意图像分类的有力工具。

CLIP-ViT-B-32-roberta-base-laion2B-s12B-b32k - 零样本图像识别与跨模态检索应用

CLIP ViT-B/32GithubHuggingfaceOpenCLIP图像分类开源项目模型模型评估训练数据

该模型基于OpenCLIP，并利用LAION-5B中的LAION-2B英文子集进行训练，实现了有效的零样本图像分类和跨模态检索。在ImageNet、MSCOCO和Flickr30k测试集上的表现优于基线，适用于图像分类和生成等任务。训练过程中采用32k批次大小处理12B训练样本，并通过VTAB+、COCO和Flickr等数据集进行评估。

clip-vit-base-patch16 - OpenAI开发的CLIP模型实现零样本图像分类和跨模态理解

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CLIP是OpenAI开发的视觉语言模型，结合ViT-B/16和masked self-attention Transformer架构。通过对比学习，实现零样本图像分类和跨模态理解。在多项计算机视觉基准测试中表现优异，但在细粒度分类和对象计数方面存在局限。该模型主要用于研究计算机视觉任务的鲁棒性和泛化能力，不适用于商业部署。

chinese-clip-vit-base-patch16 - 中文数据驱动的多模态对比学习工具

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项目通过ViT和RoBERTa实现了中文CLIP模型，支持图像和文本的嵌入计算及相似性分析，具备零样本学习和图文检索功能。该模型在多项基准测试中表现优秀，包括MUGE、Flickr30K-CN等。结合其官方API，用户可轻松实现多场景中的图文转换与识别。详细信息和实施教程可在GitHub获取。

datacomp - 多模态预训练数据集构建的创新竞赛

CLIP模型DataCompGithub图像文本对开源项目数据集机器学习

DataComp是一项聚焦于多模态预训练数据集设计的竞赛。参赛者需从海量未筛选的图像-文本对中构建高质量数据集，以提升CLIP模型在下游任务的表现。竞赛设有两个赛道和四个规模，适应不同计算资源需求。项目提供完整工具包，涵盖数据获取、模型训练和评估等环节，支持参与者进行数据集创新。

DFN5B-CLIP-ViT-H-14 - 高性能图像-文本对比学习模型

CLIPDFN-5BGithubHuggingface图像分类开源项目模型深度学习计算机视觉

DFN5B-CLIP-ViT-H-14是一个基于CLIP架构的图像-文本对比学习模型，通过DFN技术从430亿图像-文本对中筛选出50亿高质量样本进行训练。模型在39个图像分类基准测试中表现优异，平均准确率达69.8%。支持零样本图像分类和跨模态检索，可与OpenCLIP无缝集成。这一模型为计算机视觉和自然语言处理领域提供了有力支持，适用于多种研究和应用场景。

CLIP-ViT-H-14-frozen-xlm-roberta-large-laion5B-s13B-b90k - CLIP架构多语言视觉语言模型实现高效零样本图像分类与检索

CLIPGithubHuggingfaceLAION-5B图像分类多语言模型开源项目模型零样本学习

这是一个基于CLIP架构的多语言视觉语言模型,在LAION-5B数据集上训练。模型结合了冻结的ViT-H/14视觉结构和XLM-RoBERTa大型文本模型,在多语言零样本图像分类和检索任务中表现优异。适用于零样本图像分类、图文检索等应用,也支持下游任务微调。该模型在英语及其他语言中均展现出强大性能,为跨语言视觉AI应用提供了有力支持。

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。

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。

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