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Florence-2-large-no-flash-attn

基于统一表示的多功能视觉人工智能模型

Florence-2-large-no-flash-attn是一款由微软开发的视觉基础模型。它采用提示式方法处理多种视觉和视觉语言任务,包括图像描述、目标检测和分割。该模型利用54亿个注释的大规模数据集进行多任务学习,在零样本和微调场景下均表现出色。Florence-2的序列到序列架构使其在各类下游任务中展现优异性能,为统一视觉表示提供了新的可能性。

dinov2-giant - 无监督大规模视觉特征学习模型
DINOv2GithubHuggingfaceVision Transformer图像处理开源项目模型特征提取自监督学习
DINOv2-giant是一款基于Vision Transformer架构的大规模视觉模型,采用DINOv2无监督学习方法训练。该模型能够从未标注的图像中提取强大的视觉特征,将图像分割为固定大小的块序列作为输入,通过Transformer编码器处理后输出图像的隐含表示。研究人员可利用此预训练模型作为基础,添加简单的线性层即可完成各种下游视觉任务的微调,为计算机视觉领域提供了强大的基础工具。
Depth-Anything-V2-Large-hf - 高效精准的单目深度估计AI模型
Depth Anything V2GithubHuggingface图像处理开源项目模型深度估计神经网络计算机视觉
Depth-Anything-V2-Large-hf是一个基于DPT架构和DINOv2骨干网络的单目深度估计模型。通过大规模合成和真实图像训练,该模型在深度估计精度和效率上取得了显著进展。它提供更细腻的深度细节,具有更强的鲁棒性,同时比基于稳定扩散的模型效率提高10倍。作为计算机视觉领域的有力工具,该模型可应用于零样本深度估计等多种任务。
Qwen2-VL-2B-Instruct - 先进的多模态AI模型 支持高分辨率图像和长视频理解
GithubHuggingfaceQwen2-VL图像理解多模态开源项目模型视觉语言模型视频理解
Qwen2-VL-2B-Instruct是一个开源的视觉语言模型,支持处理任意分辨率的图像和20分钟以上的视频。该模型在多项视觉理解基准测试中表现出色,具有复杂推理和决策能力。Qwen2-VL-2B-Instruct采用了动态分辨率和多模态旋转位置嵌入技术,提高了多模态处理能力。此外,它还支持多语言理解,可应用于移动设备和机器人操作等领域。
FLM-2-52B-Instruct-2407 - 优化架构的开源大规模语言模型 高效训练与多领域评估
FLM-2GithubHuggingface大语言模型开源开源项目微调模型评估
FLM-2-52B-Instruct-2407是一个开源大规模语言模型,采用创新微调方法和优化架构。该模型拥有52.85B参数,基于GPT风格的仅解码器架构,并进行多项性能优化。在AlignBench基准测试中,模型展现出优秀的中文理解和生成能力,尤其在基础语言能力和中文高级理解方面表现突出,某些领域甚至超越了更大规模的模型。
owlv2-large-patch14 - 开源零样本对象检测模型,支持多文本查询
AI研究CLIPGithubHuggingfaceOWLv2图像识别开源项目模型目标检测
OWLv2模型是一种零样文本感知对象检测模型,使用CLIP作为多模态骨干,通过结合视觉和文本特征实现开词汇检测。模型去除了视觉模型的最终token池化层,并附加分类和框头,能够处理多文本查询,扩展了图像识别的应用潜力。研究者通过重新训练和微调CLIP,提高了其在公开检测数据集上的性能,有助于探讨计算机视觉模型的鲁棒性。
VILA1.5-3b-s2 - 多模态视觉语言模型VILA支持边缘设备和多图像处理
GithubHuggingfaceVILA图像文本处理多模态模型开源项目模型视觉语言模型边缘计算
VILA1.5-3b-s2是一个基于交错图像-文本数据预训练的视觉语言模型。它具备多图像处理能力,通过AWQ 4位量化可部署于边缘设备。该模型在多图像推理、上下文学习和视觉思维链等方面表现突出,同时保持优秀的文本处理性能。VILA1.5-3b-s2为多模态模型和聊天机器人研究提供了有力支持。
vip-llava-7b-hf - 基于自然视觉提示的多模态语言模型
AI聊天机器人GithubHuggingfaceViP-LLaVA图像识别多模态AI开源项目模型视觉语言处理
VipLLaVA在LLaVA基础上引入自然视觉提示训练机制,通过边界框和指向箭头等视觉标记增强模型的图像理解能力。作为基于Transformer架构的多模态模型,VipLLaVA支持多图像输入和复杂视觉查询处理。该模型通过微调LLaMA/Vicuna实现,可集成到transformers库中实现图像文本交互,并支持4位量化和Flash Attention 2优化部署。
Phi-3.5-vision-instruct - 微软推出的轻量级多模态AI模型支持128K上下文
GithubHuggingfacePhi-3.5-vision图像理解多模态模型开源项目机器学习模型自然语言处理
Phi-3.5-vision-instruct是一款多模态AI模型,支持128K tokens上下文长度。该模型经过高质量数据训练和优化,具备通用图像理解、OCR、图表分析、多图比较和视频摘要等能力。它适用于内存受限和低延迟场景,为多模态AI研究和应用提供了有力支持。
MiniCPM-V-2_6-int4 - 精简高效的多语言视觉AI对话模型
GithubHugging FaceHuggingfaceMiniCPM-V图像识别多模态开源项目模型量化模型
MiniCPM-V-2_6-int4是一款经过int4量化的多语言视觉对话模型,GPU内存占用仅约7GB。该模型支持图像理解、OCR、多图像处理和视频分析等视觉任务,可通过Python代码实现流式输出。作为一个资源友好型视觉AI工具,MiniCPM-V-2_6-int4在保持性能的同时提高了部署效率,适合开发者进行各类视觉AI应用开发。
VILA1.5-13b - 多图像推理与跨设备应用的视觉语言模型
GithubHuggingfaceTransformerVILA多图推理多模态开源项目模型视觉语言模型
此页面介绍VILA模型,一种用于多模态研究的视觉语言模型,通过大规模图文数据预训练,提升多重推理能力。VILA支持多图像推理、情境学习,并提供更丰富的知识表现。通过AWQ 4bit量化,模型适用于Jetson Orin等边缘设备,兼顾性能与兼容性。适合计算机视觉与自然语言处理结合的研究者,支持Linux系统,具备出色的指令跟随和视觉推理能力。
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