clip-japanese-base

日语CLIP模型，支持图像和文本的零样本分类与检索

图像分类视觉任务 CLIP 文本检索 BERT Huggingface Github 开源项目模型

该日语CLIP模型由LY Corporation开发，通过大约10亿对图文数据进行训练，适用于图像和文本的零样本分类与检索。该模型采用Eva02-B作为图像编码器，并使用12层BERT作为文本编码器。模型在图像分类中的准确率达到0.89，检索召回率为0.30。在评估中，使用了STAIR Captions和ImageNet-1K等数据集，表现优秀。模型已开源，遵循Apache 2.0协议。

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DFN5B-CLIP-ViT-H-14-378是一款基于CLIP架构的视觉语言模型，采用数据过滤网络（DFN）技术从43B未筛选的图像-文本对中提取5B高质量数据进行训练。该模型在多项视觉任务中表现优异，平均准确率达70.94%。支持零样本图像分类，可与OpenCLIP框架无缝集成，为计算机视觉和自然语言处理研究提供了高性能的预训练模型基础。

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基于MIT许可证开发的轻量级图像视觉模型，采用紧凑架构设计，具备高效的图像处理和分析能力。该开源项目适用于快速部署场景，可在资源受限环境中保持准确的图像识别表现。

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