clip-retrieval

构建高效图像和文本检索系统的开源工具

clip-retrieval 语义搜索图像嵌入文本嵌入机器学习 Github 开源项目

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。

siglip-base-patch16-224 - SigLIP改进CLIP模型实现更高效的零样本图像分类和检索

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是一种基于CLIP改进的多模态预训练模型，采用sigmoid损失函数优化语言-图像学习。该模型在WebLI数据集上以224x224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。相比CLIP，SigLIP支持更大批量处理，且在小批量场景下表现更优。用户可通过Transformers库轻松加载和使用SigLIP模型，实现灵活高效的多模态应用。

clip - Habana Gaudi HPU优化的视觉语言模型配置与训练方案

CLIPGithubHugging FaceHuggingfaceOptimum Habana人工智能开源项目模型模型训练

Optimum Habana为Habana Gaudi处理器(HPU)提供了CLIP模型的优化配置，实现与Hugging Face库的集成。支持单机和多HPU环境下的模型操作，包含自定义AdamW、梯度裁剪和混合精度训练等优化。项目提供COCO数据集微调示例，展示了如何充分利用HPU性能进行视觉语言模型训练。

clipseg-rd64-refined - 基于文本和图像提示的先进图像分割策略

CLIPSegGithubHuggingface一样本学习图像分割复杂卷积开源项目模型零样本学习

该模型引入先进的复杂卷积技术，支持零样本和单样本图像分割。结合文本与图像提示，该模型在图像分析中提供高效且准确的分割性能。

ClipDrop - AI驱动的图像处理平台提供多样化的视觉内容编辑工具

AI工具图像增强图像编辑文本生成背景处理

ClipDrop是一个先进的人工智能驱动图像处理平台，为视觉内容创作者提供多种强大工具。主要功能包括背景移除、图像清理、放大和稳定扩散等。用户可轻松进行图像编辑，如修复、背景替换、尺寸调整，甚至通过文本生成图像。ClipDrop的AI技术简化了复杂的图像编辑过程，为创作者和设计师提供了实现创意的有力工具，大大提升了视觉内容创作效率。

chinese-clip-vit-large-patch14 - 结合ViT-L/14和RoBERTa-wwm-base的中文图文对比模型

Chinese-CLIPGithubHuggingface图像编码器图文相似度开源项目文本编码器模型零样本分类

这一模型采用ViT-L/14和RoBERTa-wwm-base进行编码，在大规模中文图文数据集上训练，支持高效的图文嵌入和相似度计算。项目提供直观的API和多项任务评估，展现了在零样本图像分类和图文检索上的杰出表现。

siglip-base-patch16-384 - 改进型CLIP架构的图像文本预训练模型

GithubHuggingfaceSigLIP图像分类多模态模型开源项目模型深度学习计算机视觉

SigLIP是基于CLIP架构的多模态模型，通过Sigmoid损失函数优化了图像文本预训练过程。模型在WebLI数据集完成预训练，支持零样本图像分类和文本检索任务。其特点是无需全局相似度标准化，既可支持大规模批量训练，也适用于小批量场景。

clip-vit-base-patch32 - OpenAI CLIP模型实现零样本图像分类的视觉语言预训练

CLIPGithubHuggingfaceOpenAI图像分类开源项目模型计算机视觉零样本学习

CLIP是OpenAI开发的视觉语言预训练模型,使用ViT-B/32和Transformer架构分别作为图像和文本编码器。通过对比学习训练,CLIP能实现零样本图像分类等任务,在多项计算机视觉基准测试中表现优异。尽管在细粒度分类和物体计数方面存在局限,CLIP为研究人员提供了探索模型鲁棒性和泛化能力的重要工具。

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。

marqo - 向量搜索引擎，实现文本和图像内容的矢量化处理及检索

GithubMarqo向量搜索嵌入生成开源项目数据索引机器学习

Marqo 作为全面的端到端向量搜索引擎，不仅实现文本和图像内容的矢量化处理及检索，更支持最新机器学习模型。其简洁的API设计允许开发者轻松实行多样的语义搜索操作，且无需独立处理数据嵌入问题。Marqo 的云服务部署有效降低响应时间，同时提供可伸缩的计算资源、持续可靠的服务及全时技术支持。

ViT-L-14-CLIPA-datacomp1B - CLIPA-v2模型实现低成本高性能零样本图像分类

CLIPAGithubHuggingfaceOpenCLIP对比学习开源项目模型视觉语言模型零样本图像分类

ViT-L-14-CLIPA-datacomp1B是一个基于CLIPA-v2架构的视觉-语言模型，在datacomp1B数据集上训练。该模型采用对比学习方法，能够进行零样本图像分类，在ImageNet上实现81.1%的准确率。通过OpenCLIP库，用户可以方便地进行图像和文本的特征编码。这个模型不仅性能优异，还具有训练成本低的特点，为计算机视觉研究提供了新的发展方向。

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