CLIP

CLIP是一种在各种（图像、文本）对上训练的神经网络

CLIP PyTorch 图像识别自然语言处理模型训练 Github 开源项目

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。

ViT-L-16-HTxt-Recap-CLIP - 对比图文模型在零样本图像分类中的新进展

CLIPGithubHuggingfaceLLaMA-3图像分类对比学习开源项目数据集偏见模型

这个模型利用Recap-DataComp-1B数据集训练，旨在实现零样本图像分类。通过OpenCLIP库，用户能够编码和分类图像与文本。模型的数据源自网络抓取并经过重新标注，可能会包含偏见或不准确之处，请在使用时注意这些风险。更多数据集详情可以查阅数据集卡片页面。

clip-retrieval - 构建高效图像和文本检索系统的开源工具

Githubclip-retrieval图像嵌入开源项目文本嵌入机器学习语义搜索

clip-retrieval 提供一个建立语义搜索系统的强大工具，使得用户能够迅速实现图像和文本的嵌入计算及索引构建。该项目能在20小时内处理超过1亿的图文嵌入，支持远程查询、数据过滤以及简洁的前端用户界面，适用于学术研究和商业应用。

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。

DFN5B-CLIP-ViT-H-14-378 - 大规模数据筛选优化的视觉语言预训练系统

CLIPGithubHuggingface图像分类开源项目数据过滤网络机器学习模型计算机视觉

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。

Segment-Anything-CLIP - 整合Segment-Anything与CLIP的图像分析框架

CLIPGithubsegment-anything人工智能图像分割开源项目计算机视觉

项目通过结合Segment-Anything的分割能力和CLIP的识别功能，构建了一个高效的图像分析框架。系统可自动生成多个分割掩码，并对每个掩码区域进行分类。这种创新方法不仅提高了图像分析的精度，还为计算机视觉领域的研究和应用开辟了新途径。

clip-japanese-base - 日语CLIP模型，支持图像和文本的零样本分类与检索

BERTCLIPGithubHuggingface图像分类开源项目文本检索模型视觉任务

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。

CLIP-ViT-B-32-xlm-roberta-base-laion5B-s13B-b90k - 具备零样本学习与多语言支持的图像模型

CLIP ViT-B/32GithubHuggingfaceLAION-5B图像分类多语言性能开源项目模型零样本学习

该模型基于LAION-5B数据集和OpenCLIP技术，能够进行零样本图像分类和图像-文本检索。通过结合CLIP ViT-B/32和xlm roberta，这一模型在各种图像任务中显示出较高性能。同时，其多语言能力经验证，可提升imagenet1k等多语言数据集上的表现，尤其在意大利语和日语测试中效果显著。依托于高效的OpenCLIP训练，模型在mscooco和flickr30k数据集上有较大性能提升，是图像生成与分类的可靠选择。

clifs - 自然语言视频帧内容搜索系统

CLIFSGithubOpenAI's CLIPdjango图像编码器开源项目视频内容搜索

CLIFS利用OpenAI的CLIP模型，通过自然语言在视频中搜索匹配的帧内容。项目通过提取视频帧特征并与文本查询特征进行相似性匹配，返回结果。Django构建的搜索引擎界面支持自定义视频文件的索引和搜索。

CLIP-ViT-B-16-laion2B-s34B-b88K - 基于LAION-2B数据集训练的CLIP零样本图像分类模型

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-16-laion2B-s34B-b88K是基于LAION-2B英文数据集训练的CLIP ViT-B/16模型，在ImageNet-1k上达到70.2%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，也可用于图像分类微调、线性探测分类和图像生成引导等下游任务。本模型主要面向研究用途，不适合直接应用于商业场景。

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