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ConvNeXt大型图像分类模型 LAION-2B预训练 ImageNet微调

模型开源项目 Huggingface 图像分类 LAION-2B ImageNet ConvNeXt Github timm

ConvNeXt大型图像分类模型采用CLIP方法在LAION-2B数据集上预训练,并在ImageNet-12k和ImageNet-1k上微调。模型包含2亿参数,320x320输入下top-1准确率达87.968%。支持图像分类、特征提取和嵌入等任务,可应用于多种计算机视觉场景。

Open-LLaVA-NeXT - 多模态大语言模型实现视觉语言对齐和指令微调的开源项目

AI模型评估GithubLLaVA-NeXT多模态模型开源实现开源项目视觉语言训练

Open-LLaVA-NeXT是一个复现LLaVA-NeXT系列模型的开源项目。它提供开源训练数据和检查点，基于LLaVA代码库进行修改。该项目支持CLIP-L-336视觉编码器以及Vicuna-7B和LLaMA3-8B等语言模型。通过特征对齐和视觉指令微调两个阶段的训练，Open-LLaVA-NeXT实现了多模态能力，在多项评估任务中表现优异。

mobilenet_v2_1.0_224 - 轻量级移动设备图像分类神经网络MobileNet V2

GithubHuggingfaceImageNetMobileNet V2图像分类开源项目模型神经网络计算机视觉

MobileNet V2是一款针对移动设备优化的图像分类神经网络模型，在ImageNet-1k数据集上进行预训练。该模型以低延迟和低功耗著称，适用于资源受限的环境。MobileNet V2支持多种分辨率和深度配置，在模型大小、推理速度和准确性之间实现了良好平衡。除图像分类外，它还可应用于目标检测、特征嵌入和图像分割等计算机视觉任务，为移动端应用提供了versatile的解决方案。

vit_large_patch14_clip_224.openai - 探索OpenAI提出的CLIP模型在计算机视觉任务中零样本分类的潜力

CLIPGithubHuggingface偏见公平性开源项目模型计算机视觉零样本学习

OpenAI开发的CLIP模型通过对比损失训练大量的图像与文本对展示了其在计算机视觉任务中实现零样本分类的能力。这一模型尤其适合AI研究人员用以深入理解计算机视觉模型的鲁棒性及泛化能力，同时关注于它的潜在局限与偏见。尽管在细粒度分类和对象计数任务中存在不足，CLIP提供了对于模型在不同任务表现及相关风险的深入认知。需要注意的是，CLIP模型并不适用于商业用途，且其数据训练主要基于英语环境。

gmlp_s16_224.ra3_in1k - gMLP架构的ImageNet-1k图像分类模型

GithubHuggingfaceImageNetgMLPtimm图像分类开源项目模型深度学习模型

gmlp_s16_224.ra3_in1k是一个基于gMLP架构的图像分类模型，在ImageNet-1k数据集上训练。该模型在timm库中实现，参数量为1940万，计算量为4.4 GMACs，适用于224x224像素的图像输入。模型可用于图像分类和特征提取，支持top-5预测和图像嵌入生成。这一模型源自'Pay Attention to MLPs'研究，为计算机视觉领域提供了一种高效的MLP架构方案。

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。

efficientnetv2_rw_m.agc_in1k - EfficientNetV2模型：图像分类与多功能特征提取

EfficientNet-v2GithubHuggingfaceImageNet-1ktimm图像分类开源项目模型模型使用

EfficientNetV2是一个在timm库中实现的高效图像分类模型。通过使用以ResNet Strikes Back为基础的训练策略和SGD优化器（带Nesterov动量），结合自适应梯度剪裁，模型在ImageNet-1k数据集上进行训练。这一架构轻量且强大，支持包括图像分类、特征提取和图像嵌入的多种图像处理任务。

Long-CLIP - CLIP模型长文本处理能力升级显著提升图像检索效果

AI模型CLIPGithubLong-CLIP开源项目文本-图像检索零样本分类

Long-CLIP项目将CLIP模型的最大输入长度从77扩展到248，大幅提升了长文本图像检索性能。在长标题文本-图像检索任务中，R@5指标提高20%；传统文本-图像检索提升6%。这一改进可直接应用于需要长文本处理能力的各类任务，为图像检索和生成领域带来显著进展。

InternImage - 突破大规模视觉基础模型性能极限

GithubInternImage图像分类大规模视觉模型开源项目目标检测语义分割

InternImage是一款采用可变形卷积技术的大规模视觉基础模型。它在ImageNet分类任务上实现90.1%的Top1准确率,创下开源模型新纪录。在COCO目标检测基准测试中,InternImage达到65.5 mAP,成为唯一突破65.0 mAP的模型。此外,该模型在涵盖分类、检测和分割等任务的16个重要视觉基准数据集上均展现出卓越性能,树立了多个领域的新标杆。

open_clip - 探索前沿图像与语言对比预训练技术

GithubOpenCLIP图像识别对比学习开源项目零样本学习预训练模型

OpenCLIP是一个先进的开源深度学习项目，专注于OpenAI的CLIP模型的实现和优化。该项目在多样化的数据源和不同的计算预算下成功训练出多个高效能模型，涵盖图像和文本嵌入、模型微调及新模型开发等多个领域。通过增强图像与语言的联合理解能力，OpenCLIP显著推动了人工智能技术的发展，拓宽了其应用领域。

CLIP - CLIP是一种在各种（图像、文本）对上训练的神经网络

CLIPGithubPyTorch图像识别开源项目模型训练自然语言处理

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。

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