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xclip-base-patch32

X-CLIP视频语言理解模型在Kinetics-400数据集上的应用

xclip-base-patch32是一个基于CLIP架构的视频语言理解模型,通过Kinetics-400数据集进行全监督训练。该模型支持零样本、少样本及全监督视频分类,以及视频文本检索等任务。在224x224分辨率和每视频8帧的训练条件下,模型在Kinetics-400测试集上达到80.4%的top-1准确率和95.0%的top-5准确率,展现出优秀的视频分类性能。

CLIP-convnext_xxlarge-laion2B-s34B-b82K-augreg-soup - CLIP ConvNeXt-XXLarge模型在零样本图像分类上的卓越性能
CLIPConvNeXtGithubHuggingface开源项目模型深度学习计算机视觉零样本图像分类
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。
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。
fashion-clip - 专为时尚领域优化的对比语言视觉学习模型
CLIPFashionCLIPGithubHugging Face开源项目时尚行业模型
FashionCLIP是一个为时尚行业优化的CLIP模型,用于提升商品检索、分类和时尚分析的表现。通过超过70万对图像和文本数据进行微调,FashionCLIP在零样本场景下表现出色。更新版FashionCLIP 2.0采用更多训练数据,显著提高了FMNIST、KAGL和DEEP数据集的性能。项目提供开源代码和模型权重,可在Hugging Face上获取,并支持多种API和教程便于上手。
clip-vit-large-patch14-336 - 大规模视觉语言预训练模型CLIP-ViT-Large
CLIPGithubHuggingfaceViT开源项目模型模型卡片深度学习计算机视觉
CLIP-ViT-Large-Patch14-336是一个基于Vision Transformer架构的视觉语言预训练模型。该模型采用ViT-Large结构,patch大小14x14,输入图像尺寸336x336。它能同时处理图像和文本信息,适用于图像分类、图文检索等多模态任务。虽然训练数据和具体性能未知,但该模型有潜力在视觉语言任务中取得良好表现。
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。
metaclip-h14-fullcc2.5b - 大规模视觉语言模型基于25亿CommonCrawl数据训练
GithubHuggingfaceMetaCLIP多模态学习开源项目模型自然语言处理计算机视觉零样本分类
MetaCLIP是一个基于25亿CommonCrawl数据点训练的大规模视觉语言模型。该模型由Xu等人在《Demystifying CLIP Data》论文中提出,旨在解析CLIP的数据准备流程。MetaCLIP支持图像与文本的联合嵌入,可应用于零样本图像分类、文本图像检索等任务。作为一个开源项目,MetaCLIP为研究人员提供了探索大规模视觉语言模型的新方向,有助于推进计算机视觉和自然语言处理领域的发展。
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。
owlv2-base-patch16-ensemble - 基于CLIP的开放词汇目标检测模型
CLIPGithubHuggingfaceOWLv2开源项目模型目标检测计算机视觉零样本学习
OWLv2是一个基于CLIP的开放词汇目标检测模型。它使用ViT-B/16和masked self-attention Transformer分别作为图像和文本编码器,通过对比学习训练。该模型支持多文本查询的零样本目标检测,无需预定义类别。OWLv2在开放词汇目标检测任务中表现优异,为计算机视觉研究开辟了新方向。
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。
vit_large_patch14_clip_336.openai - 通过CLIP模型探索计算机视觉鲁棒性
CLIPGithubHuggingfaceOpenAI偏见开源项目数据集模型计算机视觉
OpenAI开发的CLIP模型通过ViT-L/14 (336x336)架构提高视觉任务的鲁棒性,专注于零样本图像分类,供研究人员深入探索。这个模型针对英语场景,其数据主要源自发达国家的互联网用户,目前不建议用于商用部署,但在学术界具备多学科研究的重要价值。
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