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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

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。

xlm-roberta-large-xnli - XLM-RoBERTa基于XNLI的多语言零样本文本分类模型
GithubHuggingfaceXLM-RoBERTa多语言开源项目文本分类模型自然语言推理零样本分类
xlm-roberta-large-xnli是一个基于XLM-RoBERTa大型模型微调的多语言自然语言推理模型。该模型支持15种语言的零样本文本分类,包括英语、法语和西班牙语等。经过XNLI数据集训练后,模型可用于跨语言文本分类任务。它提供简单的pipeline接口,便于进行多语言零样本分类。此模型适用于需要在多种语言中进行文本分类的应用场景,尤其适合非英语语言的分类任务。
vit_large_patch14_clip_336.openai_ft_in12k_in1k - ViT图像分类与特征提取模型
GithubHuggingfaceImageNet-1kVision TransformerWIT-400M图像分类开源项目模型预训练模型
OpenAI的ViT图像分类模型,利用CLIP在WIT-400M上预训练,并在ImageNet数据集上微调,适合多种视觉任务。其高性能参数为研究与开发提供强大支持,通过示例代码,可轻松实现图像分类与嵌入功能。
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。
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。
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。
metaclip-b16-fullcc2.5b - CLIP训练数据解构与MetaCLIP模型应用
CommonCrawlGithubHugging FaceHuggingfaceMetaCLIP图像分类开源项目数据管理模型
MetaCLIP模型利用25亿个CommonCrawl数据点,在共享嵌入空间中实现图像与文本的链接应用。实现零样本图像分类、文本驱动的图像检索及图像驱动的文本检索。《Demystifying CLIP Data》论文揭示了CLIP数据训练方法,促进多模态应用发展。
clip-flant5-xxl - 基于VQAScore论文的强大图像文本检索模型
CLIP-FlanT5-XXLFlan-T5GithubHuggingfaceVQAScore图像文本检索开源项目模型视觉语言生成模型
CLIP-FlanT5-XXL是一个基于google/flan-t5-xxl微调的图像文本检索模型,由Zhiqiu Lin等研究者开发。这个视觉语言生成模型专门针对VQAScore论文中的任务进行了优化。采用Apache-2.0许可证的CLIP-FlanT5-XXL能够高效处理图像和文本之间的关联。该模型在Hugging Face平台上提供了演示,技术细节可在GitHub仓库中查阅。
open_clip - 探索前沿图像与语言对比预训练技术
GithubOpenCLIP图像识别对比学习开源项目零样本学习预训练模型
OpenCLIP是一个先进的开源深度学习项目,专注于OpenAI的CLIP模型的实现和优化。该项目在多样化的数据源和不同的计算预算下成功训练出多个高效能模型,涵盖图像和文本嵌入、模型微调及新模型开发等多个领域。通过增强图像与语言的联合理解能力,OpenCLIP显著推动了人工智能技术的发展,拓宽了其应用领域。
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。
AltCLIP - AltCLIP提升中英文视觉语言理解的双语模型
AltCLIPCLIPGithubHuggingfaceStable Diffusion双语模型开源项目文本图像表示模型
AltCLIP是一个双语CLIP模型,通过平行知识蒸馏和双语对比学习提升中英文视觉语言理解能力。在文本-图像检索任务中表现优异,为跨语言视觉应用提供了新可能。该模型支持AltDiffusion,可用于文本生成图像等应用。项目已开源代码和权重,并提供训练和使用说明。
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