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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

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。

clip-rsicd-v2 - 专为遥感图像优化的零样本分类和检索模型
CLIPGithubHuggingfaceTransformer图像检索开源项目模型遥感图像零样本分类
clip-rsicd-v2是一个基于CLIP的微调模型,专注于提升遥感图像的零样本分类和检索能力。该模型采用ViT-B/32架构和掩码自注意力Transformer分别作为图像和文本编码器。通过在RSICD、UCM和Sydney等遥感数据集上训练,clip-rsicd-v2在多项检索任务中显著超越原始CLIP模型。研究人员可利用此模型深入探究计算机视觉模型的鲁棒性和泛化能力。
vit_base_patch16_clip_384.laion2b_ft_in12k_in1k - LAION-2B预训练的Vision Transformer图像分类模型
GithubHuggingfaceImageNetLAION-2BVision Transformer图像分类开源项目模型深度学习
该模型基于Vision Transformer架构,在LAION-2B数据集上预训练,随后在ImageNet-12k和ImageNet-1k上微调。模型接受384x384像素的输入图像,包含8690万个参数。除图像分类外,还可用于生成图像特征嵌入。通过timm框架实现,提供灵活配置和简便使用,适用于多种计算机视觉任务。
vit_base_patch32_clip_448.laion2b_ft_in12k_in1k - LAION-2B预训练的ViT图像分类模型
GithubHuggingfaceImageNetLAION-2Btimm图像分类开源项目模型视觉Transformer
这是一个基于Vision Transformer架构的图像分类模型,在LAION-2B数据集预训练后在ImageNet-12k和ImageNet-1k上微调。模型包含8830万参数,支持448x448输入图像,可用于图像分类和特征提取。该模型通过timm库实现,提供简单使用示例,采用Apache-2.0许可。
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。
DFN2B-CLIP-ViT-B-16 - 自动化数据过滤技术优化对比学习模型
CLIPGithubHuggingfaceOpenCLIPZero-Shot对比学习开源项目数据过滤模型
DFN2B-CLIP-ViT-B-16通过Data Filtering Networks从12.8B对未筛选的数据中选出优质样本,提升CLIP模型训练效果。该模型在ImageNet 1k、CIFAR-10等数据集上表现优异,平均精度为0.609232,支持OpenCLIP,增强了图像与文本匹配能力。特别适合需要提升零样本图像分类准确性的用户。
siglip-base-patch16-224 - SigLIP改进CLIP模型 实现更高效的零样本图像分类和检索
GithubHuggingfaceSigLIP图像分类多模态模型开源项目模型自然语言处理计算机视觉
SigLIP是一种基于CLIP改进的多模态预训练模型,采用sigmoid损失函数优化语言-图像学习。该模型在WebLI数据集上以224x224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。相比CLIP,SigLIP支持更大批量处理,且在小批量场景下表现更优。用户可通过Transformers库轻松加载和使用SigLIP模型,实现灵活高效的多模态应用。
clip-ViT-B-32-vision - 图像分类与相似性搜索的简便工具
FastEmbedGithubHuggingfaceONNXimage-classification开源项目模型模型推理视觉相似搜索
clip-ViT-B-32模型的ONNX版本,支持图像分类和相似性搜索。利用FastEmbed库,用户能够快速处理图像嵌入,该模型在视觉任务中表现出色,适用于多种应用场景。
siglip-so400m-patch14-224 - 增强图像文本任务的性能,探索形状优化模型
GithubHuggingfaceSigLIPWebLI对比学习开源项目模型视觉零样本图像分类
SigLIP通过sigmoid损失函数优化了CLIP模型的图像和文本匹配性能。此模型在WebLi数据集上预训练,可实现更大的批量训练,同时在小批量下表现出色。适用于零样本图像分类和图像文本检索任务,能在不同环境下获得高效结果。该模型在16个TPU-v4芯片上训练三天,而图像预处理中使用标准化和归一化,提升了计算效率。
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。
chinese-clip-vit-large-patch14 - 结合ViT-L/14和RoBERTa-wwm-base的中文图文对比模型
Chinese-CLIPGithubHuggingface图像编码器图文相似度开源项目文本编码器模型零样本分类
这一模型采用ViT-L/14和RoBERTa-wwm-base进行编码,在大规模中文图文数据集上训练,支持高效的图文嵌入和相似度计算。项目提供直观的API和多项任务评估,展现了在零样本图像分类和图文检索上的杰出表现。
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