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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-ViT-B-16-DataComp.XL-s13B-b90K - 多模态模型CLIP ViT-B/16的零样本图像分类解析
CLIPGithubHuggingface图像生成开源项目数据集模型训练数据零样本图像分类
CLIP ViT-B/16模采用DataComp-1B数据集训练,并结合OpenCLIP工具,旨在促进研究者对零样本图像分类的理解。该模型在ImageNet-1k数据集上实现了73.5%的零样本准确率,展示了其在多领域研究中的潜力和挑战。由于数据集仍未完全筛选,建议仅限于学术研究使用。
DFN5B-CLIP-ViT-H-14 - 高性能图像-文本对比学习模型
CLIPDFN-5BGithubHuggingface图像分类开源项目模型深度学习计算机视觉
DFN5B-CLIP-ViT-H-14是一个基于CLIP架构的图像-文本对比学习模型,通过DFN技术从430亿图像-文本对中筛选出50亿高质量样本进行训练。模型在39个图像分类基准测试中表现优异,平均准确率达69.8%。支持零样本图像分类和跨模态检索,可与OpenCLIP无缝集成。这一模型为计算机视觉和自然语言处理领域提供了有力支持,适用于多种研究和应用场景。
CLIP-ViT-H-14-laion2B-s32B-b79K - 基于LAION-2B数据集的多功能视觉-语言模型
CLIPGithubHuggingfacezero-shot图像分类开源项目数据集机器学习模型
CLIP-ViT-H-14-laion2B-s32B-b79K是基于LAION-2B数据集训练的视觉-语言模型。该模型在ImageNet-1k上达到78.0%的零样本Top-1准确率,适用于图像分类、图像文本检索等任务。此外,它还支持图像分类微调、线性探测和图像生成指导等下游应用。研究人员可借助该模型探索零样本图像分类技术,并评估其潜在影响。
TinyCLIP-ViT-40M-32-Text-19M-LAION400M - 基于亲和力模仿和权重继承的CLIP模型压缩方法
GithubHuggingfaceLAION400MTinyCLIP图像识别开源项目模型模型压缩深度学习
TinyCLIP是一种用于压缩大规模语言-图像预训练模型的跨模态蒸馏方法,采用亲和力模仿和权重继承技术。实验显示,TinyCLIP ViT-45M/32使用ViT-B/32一半的参数达到相似的零样本性能;TinyCLIP ResNet-19M在参数量减少50%的情况下,推理速度提升2倍,在ImageNet数据集上实现56.4%的准确率。
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。
vit-base-patch32-384 - Vision Transformer图像分类模型支持大规模数据训练
GithubHuggingfaceImageNetVision Transformer图像分类开源项目模型深度学习计算机视觉
Vision Transformer(ViT)是一款图像分类模型,采用Transformer编码器架构,通过将图像分割为固定大小patch进行处理。模型在包含1400万张图像的ImageNet-21k数据集完成预训练,并在ImageNet-1k数据集上进行384x384分辨率的微调。提供预训练权重,可直接应用于图像分类或迁移学习任务。
siglip-large-patch16-256 - SigLIP模型采用优化损失函数实现图像文本多模态任务
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CLIP模型的改进版本,使用sigmoid损失函数进行语言-图像预训练。该模型在WebLI数据集上以256x256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。通过优化损失函数,SigLIP实现了更高性能和更大批量规模。模型支持原始使用和pipeline API调用,在多项评估中展现出优于CLIP的表现。SigLIP为图像-文本多模态任务提供了新的解决方案。
internlm-xcomposer2d5-clip - 结合InternLM、Xcomposer和CLIP的多模态AI开源模型
Apache 2.0GithubHuggingface开发者开源协议开源项目模型版权软件许可
internlm-xcomposer2d5-clip是一个结合InternLM、Xcomposer和CLIP技术的开源多模态AI模型。该项目能够处理文本、图像等多种数据类型,支持复杂的跨模态任务。模型采用Apache 2.0许可证发布,为研究人员和开发者提供了灵活的使用空间。
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-multilingual-v1 - CLIP-ViT-B-32多语言模型实现文本图像向量映射和跨语言搜索
CLIPGithubHuggingfacesentence-transformers图像搜索多语言模型开源项目模型零样本分类
CLIP-ViT-B-32-multilingual-v1是OpenAI CLIP-ViT-B32模型的多语言拓展版本。该模型能将50多种语言的文本和图像映射到同一向量空间,支持多语言图像搜索和零样本图像分类。通过sentence-transformers库,用户可以方便地使用该模型。模型采用多语言知识蒸馏技术,将CLIP原始向量空间对齐到多语言空间。这为跨语言图像搜索和理解提供了有力支持,是图像-文本多语言处理的有效工具。
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