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CLIP ConvNeXt-XXLarge模型在零样本图像分类上的卓越性能

CLIP模型零样本图像分类计算机视觉GithubConvNeXt深度学习Huggingface开源项目

CLIP ConvNeXt-XXLarge是基于LAION-2B数据集训练的大规模视觉-语言模型。它在ImageNet零样本分类任务中实现79.4%的准确率,成为首个非ViT架构突破79%的CLIP模型。该模型结合847M参数的ConvNeXt-XXLarge图像塔和ViT-H-14规模的文本塔,在计算效率和性能间达到平衡,为视觉-语言模型研究开辟新方向。

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介绍相关项目
CLIP-convnext_xxlarge-laion2B-s34B-b82K-augreg - 基于LAION-2B数据集的卷积神经网络达到79%零样本分类准确率
CLIPConvNextGithubHuggingface图像分类开源项目机器学习模型神经网络
CLIP ConvNeXt-XXLarge是一个在LAION-2B数据集上训练的大规模视觉语言模型，总参数量12亿，图像分辨率256x256。模型采用ConvNeXt-XXLarge图像结构和ViT-H-14规模的文本编码器，在ImageNet零样本分类上达到79%准确率。主要应用于图像分类、检索等研究任务。
CLIP-convnext_large_d_320.laion2B-s29B-b131K-ft-soup - ConvNeXt-Large CLIP模型提升零样本图像分类性能
CLIPConvNeXtGithubHuggingface图像分类开源项目机器学习模型零样本学习
本模型基于LAION-2B数据集训练,采用320x320分辨率的ConvNeXt-Large架构和权重平均技术。在ImageNet-1k零样本分类任务上,准确率达到76.9%,超越了256x256分辨率版本。模型效率高于OpenAI的L/14-336,可应用于零样本图像分类、图文检索等任务。该项目为研究人员提供了强大的视觉-语言表征工具,助力探索大规模多模态模型。
CLIP-convnext_base_w-laion2B-s13B-b82K - ConvNeXt CLIP模型在ImageNet零样本分类中达到70.8%以上准确率
CLIPConvNeXtGithubHuggingfaceLAION-5BOpenCLIP开源项目模型零样本图像分类
这是一系列基于LAION-5B数据集训练的CLIP ConvNeXt-Base模型。经过13B样本训练后，模型在ImageNet零样本分类中实现了70.8%以上的Top-1准确率，显示出比ViT-B/16更高的样本效率。模型使用timm的ConvNeXt-Base作为图像塔，并探索了增强图像增强和正则化的效果。作为首个在CLIP ViT-B/16和RN50x4规模下训练的ConvNeXt CLIP模型，它为零样本图像分类研究提供了新的选择。
CLIP-convnext_base_w-laion2B-s13B-b82K-augreg - ConvNeXt-Base架构的CLIP模型用于高效图像分类
CLIPConvNeXtGithubHuggingfaceLAION-5B图像检索开源项目模型零样本图像分类
该项目提供了一系列基于ConvNeXt-Base架构的CLIP模型，在LAION-5B数据集子集上训练。这些模型作为ViT和ResNet的替代方案，在模型规模和图像分辨率方面展现出良好的可扩展性。经过13B样本训练，模型在ImageNet零样本分类任务中达到70.8%以上的top-1准确率，体现出较高的样本效率。这些模型可应用于零样本图像分类、图像文本检索等多种任务。
convnext_xxlarge.clip_laion2b_soup_ft_in1k - 大规模预训练的高性能图像分类模型
ConvNeXtGithubHuggingfaceImageNet-1kLAIONtimm图像分类开源项目模型
ConvNeXt XXLarge是一款基于ConvNeXt架构的高性能图像分类模型。该模型在LAION-2B数据集上进行CLIP预训练，随后在ImageNet-1k上微调，拥有8.46亿参数。在256x256的图像输入下，Top-1准确率达到88.612%。除图像分类外，该模型还支持特征图提取和图像嵌入生成，可为多种计算机视觉任务提供强大支持。
CLIP-convnext_base_w-laion_aesthetic-s13B-b82K - LAION-5B训练的ConvNeXt-Base CLIP模型
CLIPConvNextGithubHuggingface图像分类开源项目数据集机器学习模型
ConvNeXt-Base架构的CLIP模型在LAION-5B子集上完成训练，支持256x256和320x320两种图像分辨率。在ImageNet零样本分类评测中取得70.8%-71.7%的top-1准确率，样本效率超过同规模ViT-B/16模型。该模型主要用于研究领域，可执行零样本图像分类和图文检索等任务。
convnext_large_mlp.clip_laion2b_soup_ft_in12k_in1k_320 - ConvNeXt大型图像分类模型 LAION-2B预训练 ImageNet微调
ConvNeXtGithubHuggingfaceImageNetLAION-2Btimm图像分类开源项目模型
ConvNeXt大型图像分类模型采用CLIP方法在LAION-2B数据集上预训练,并在ImageNet-12k和ImageNet-1k上微调。模型包含2亿参数,320x320输入下top-1准确率达87.968%。支持图像分类、特征提取和嵌入等任务,可应用于多种计算机视觉场景。
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-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-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。
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