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ViT-SO400M-14-SigLIP-384

采用SigLIP技术的大规模视觉-语言预训练模型

ViT-SO400M-14-SigLIP-384是一个在WebLI数据集上训练的大规模视觉-语言预训练模型。该模型采用SigLIP(Sigmoid Loss for Language-Image Pre-training)技术,适用于对比学习和零样本图像分类任务。模型提供了与OpenCLIP和timm库的兼容性,支持图像和文本编码。研究人员可将其应用于图像分类、检索等多种视觉-语言任务中。

CLIP-ViT-B-32-256x256-DataComp-s34B-b86K - 基于DataComp训练的CLIP多模态视觉语言模型
CLIPDataComp-1BGithubHuggingfaceViT-B-32图像分类开源项目机器学习模型
CLIP ViT-B/32是一个在DataComp-1B数据集上训练的视觉语言模型,通过OpenCLIP框架实现。模型在ImageNet-1k分类任务中实现72.7%零样本准确率,支持图像分类、跨模态检索等研究任务。该开源项目为计算机视觉研究提供了重要的实验基础
CLIP-ViT-B-32-roberta-base-laion2B-s12B-b32k - 零样本图像识别与跨模态检索应用
CLIP ViT-B/32GithubHuggingfaceOpenCLIP图像分类开源项目模型模型评估训练数据
该模型基于OpenCLIP,并利用LAION-5B中的LAION-2B英文子集进行训练,实现了有效的零样本图像分类和跨模态检索。在ImageNet、MSCOCO和Flickr30k测试集上的表现优于基线,适用于图像分类和生成等任务。训练过程中采用32k批次大小处理12B训练样本,并通过VTAB+、COCO和Flickr等数据集进行评估。
CLIP-ViT-B-32-laion2B-s34B-b79K - 基于LAION-2B数据集训练的CLIP ViT-B/32零样本图像识别模型
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-32-laion2B-s34B-b79K是一个基于LAION-2B英文数据集训练的CLIP ViT-B/32模型,在ImageNet-1k上实现66.6%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,由Stability AI提供算力支持,采用OpenCLIP框架训练。此模型为研究人员提供了探索零样本任意图像分类的有力工具。
CLIP-ViT-g-14-laion2B-s12B-b42K - 用于零样本图像分类的先进研究工具
CLIP ViT-g/14GithubHuggingfaceLAION-5B图像分类多模态模型开源项目模型零样本学习
该模型专为研究社区而设计,采用LAION-5B数据集中的英语子集进行训练。它帮助研究人员探索零样本与任意图像分类的可能性,适用于跨学科的研究。该模型仅推荐用于研究目的,不适合用于商业化或未经测试的环境,并强调确保其安全和适当使用。
vit_large_patch14_clip_336.openai - 通过CLIP模型探索计算机视觉鲁棒性
CLIPGithubHuggingfaceOpenAI偏见开源项目数据集模型计算机视觉
OpenAI开发的CLIP模型通过ViT-L/14 (336x336)架构提高视觉任务的鲁棒性,专注于零样本图像分类,供研究人员深入探索。这个模型针对英语场景,其数据主要源自发达国家的互联网用户,目前不建议用于商用部署,但在学术界具备多学科研究的重要价值。
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。
clip-vit-large-patch14 - OpenAI CLIP模型实现零样本图像分类和跨模态匹配
CLIPGithubHuggingface人工智能图像分类开源项目模型计算机视觉零样本学习
CLIP是OpenAI开发的视觉语言模型,结合ViT-L/14和Transformer架构。通过对比学习,CLIP能够实现零样本图像分类和跨模态匹配。虽然在多项计算机视觉任务中表现优异,但在细粒度分类等方面仍有局限。该模型主要供研究人员探索视觉模型的鲁棒性和泛化能力,不适用于商业部署。CLIP的数据来源广泛,但可能存在偏见,使用时需谨慎评估。
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。
CLIP-ViT-L-14-DataComp.XL-s13B-b90K - 基于DataComp-1B数据集训练的零样本图像分类器
CLIPDataComp-1BGithubHuggingfaceOpenCLIP多模态模型开源项目模型零样本图像分类
CLIP ViT-L/14是一个基于DataComp-1B大规模数据集训练的多模态模型。在ImageNet-1k上达到79.2%的零样本分类准确率,可用于图像分类、检索等任务。该模型主要面向研究社区,旨在促进对零样本和任意图像分类的探索。由stability.ai提供计算资源支持,不建议直接用于部署或商业用途。
vit_base_patch16_clip_224.openai - CLIP:跨模态视觉语言理解模型
CLIPGithubHuggingface人工智能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,在timm库中实现。它使用ViT-B/16 Transformer作为图像编码器,masked self-attention Transformer作为文本编码器,通过对比学习优化图像-文本对相似度。CLIP在零样本图像分类任务中展现出优秀的鲁棒性和泛化能力,但在细粒度分类和物体计数方面仍有局限。该模型主要面向AI研究人员,用于探索计算机视觉模型的能力和局限性。
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