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。

client-vector-search - 高性能的客户端向量搜索库，支持浏览器和服务器端

Githubclient-vector-search余弦相似度嵌入技术开源项目搜索库索引创建

client-vector-search是一个高效的客户端向量搜索库，支持嵌入、搜索和缓存操作，适用于浏览器和服务器端。该库默认使用transformers进行文档嵌入，计算嵌入间的余弦相似度，支持客户端索引创建和搜索，并具有浏览器缓存功能。相比OpenAI和Pinecone等VectorDB，它具有更快的性能和更高的效率，特别适用于快速处理数百到数千个向量的应用场景。该项目将持续维护和改进，并计划引入HNSW索引等新功能。

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-convnext_xxlarge-laion2B-s34B-b82K-augreg - 基于LAION-2B数据集的卷积神经网络达到79%零样本分类准确率

CLIPConvNextGithubHuggingface图像分类开源项目机器学习模型神经网络

CLIP ConvNeXt-XXLarge是一个在LAION-2B数据集上训练的大规模视觉语言模型，总参数量12亿，图像分辨率256x256。模型采用ConvNeXt-XXLarge图像结构和ViT-H-14规模的文本编码器，在ImageNet零样本分类上达到79%准确率。主要应用于图像分类、检索等研究任务。

blip-itm-large-flickr - 多任务视觉-语言理解与生成模型

BLIPGithubHuggingface图像-文本匹配图像描述开源项目机器学习模型语言-图像理解

BLIP是一个视觉-语言预训练框架，利用Flickr30k数据集提升图像-文本匹配性能。通过合成标题的生成与过滤机制，减少噪声数据对结果的影响。BLIP在多项任务上表现出色，包括图像-文本检索、图像标题生成和视觉问答，此外，还具备视频语言任务的泛化能力。该模型支持条件与无条件的图像标题生成，应用灵活多样。

BiomedCLIP-PubMedBERT_256-vit_base_patch16_224 - 基于PubMedBERT的生物医学视觉语言基础模型

BiomedCLIPGithubHuggingfacePubMedBERT图像分类开源项目模型生物医学视觉语言处理

BiomedCLIP是一个生物医学视觉语言基础模型，集成了PubMedBERT和Vision Transformer技术。该模型通过1500万医学图像-文本对的预训练，能够执行跨模态检索和图像分类等任务。在多个标准数据集上，BiomedCLIP显著提升了性能基准。这一模型为生物医学视觉语言处理研究奠定了坚实基础，在放射学等领域具有广泛应用前景。

cognee - 旨在通过图形、LLMs和向量检索功能，为AI工程师提供精确的输出结果的开源框架

GithubLLMscognee向量检索图数据库开源项目自然语言处理

cognee是一个先进的开源框架，旨在通过图形、LLMs和向量检索功能，为AI工程师提供精确的输出结果。该工具支持自我改进，兼容多种本地配置和存储方案，从而助力AI项目的高效实施和灵活扩展。

RAG-Retrieval - 使用RAG-Retrieval全面提升信息检索效率与精度

GithubRAG-Retrieval开源项目微调排序模型推理检索模型

RAG-Retrieval项目通过统一方式调用不同RAG排序模型，支持全链路微调与推理。其轻量级Python库扩展性强，适应多种应用场景，提升排序效率。更新内容包括基于LLM监督的微调及其Embedding模型的MRL loss性能提升。

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。

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。

splade - 优化查询和文档检索的SPLADE稀疏模型

BEIR基准GithubSPLADE信息检索开源项目模型训练

SPLADE项目使用BERT的MLM头和稀疏正则化来学习查询和文档的稀疏扩展，优化了检索性能。项目包含训练、索引和检索的代码，并支持在BEIR基准测试中评估。最新版本通过硬负样本采样、蒸馏和改进的预训练语言模型初始化，显著提升了检索效果。此外，SPLADE的稀疏表示优化了倒排索引的使用，提供了显式词汇匹配和可解释性等优点。经过优化的训练和正则化，SPLADE在域内外测试中表现优异，延迟性能与BM25相当。

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