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ViTamin

推动计算机视觉进入新时代的可扩展视觉语言模型

ViTamin是一系列可扩展的视觉语言模型,在图像分类、开放词汇检测和分割等任务上取得突破。以436M参数量在DataComp-1B数据集训练,实现82.9%的ImageNet零样本准确率。在7个开放词汇分割基准测试中创新纪录,并提升大型多模态模型能力。获timm和OpenCLIP官方支持,提供简单接口。ViTamin为计算机视觉领域带来新的可能性。

TinyCLIP-ViT-8M-16-Text-3M-YFCC15M - 高效压缩CLIP模型的跨模态蒸馏方法
CLIPGithubHuggingfaceTinyCLIP图像分类开源项目模型视觉语言预训练跨模态蒸馏
TinyCLIP是一种创新的跨模态蒸馏方法,专门用于压缩大规模语言-图像预训练模型。该方法通过亲和力模仿和权重继承两项核心技术,有效利用大规模模型和预训练数据的优势。TinyCLIP在保持comparable零样本性能的同时,显著减少了模型参数,实现了速度和精度的最佳平衡。这一技术为高效部署CLIP模型提供了实用解决方案,在计算资源受限的场景下尤其有价值。
japanese-clip-vit-b-16 - 日语CLIP模型实现跨模态文本图像语义匹配
CLIPGithubHuggingfaceViT-B/16japanese-clip图像识别开源项目模型深度学习
rinna公司开发的日语CLIP模型采用ViT-B/16 Transformer架构,通过CC12M数据集的日语翻译版本训练而成。该模型实现了日语文本与图像的跨模态理解和语义匹配,提供简洁的API接口,适用于图像检索和跨模态搜索等场景。作为Apache 2.0许可的开源项目,它为日语视觉语言处理领域提供了实用的基础工具。
CLIP-convnext_xxlarge-laion2B-s34B-b82K-augreg-soup - CLIP ConvNeXt-XXLarge模型在零样本图像分类上的卓越性能
CLIPConvNeXtGithubHuggingface开源项目模型深度学习计算机视觉零样本图像分类
CLIP ConvNeXt-XXLarge是基于LAION-2B数据集训练的大规模视觉-语言模型。它在ImageNet零样本分类任务中实现79.4%的准确率,成为首个非ViT架构突破79%的CLIP模型。该模型结合847M参数的ConvNeXt-XXLarge图像塔和ViT-H-14规模的文本塔,在计算效率和性能间达到平衡,为视觉-语言模型研究开辟新方向。
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。
mobilevit-xx-small - 轻量级移动端视觉转换模型,适用于通用图像分类
GithubHuggingfaceImageNet-1kMobileViTTransformer卷积神经网络图像分类开源项目模型
MobileViT模型的设计同时保证了轻量和低延迟性能,通过结合MobileNetV2和全局处理变换器块,适合各种图像分类应用。模型无需位置嵌入,已在ImageNet-1k数据集预训练并取得69%的top-1准确率。训练过程中采用简单的数据增强方法,可无须微调即可学到多尺度特征。目前支持PyTorch框架。
ViT-B-16-SigLIP-256 - WebLI数据集训练的SigLIP图像-文本对比学习模型
GithubHuggingfaceSigLIPWebLI图像分类图像文本对比开源项目模型模型使用
ViT-B-16-SigLIP-256是基于WebLI数据集训练的SigLIP模型,支持零样本图像分类。该模型兼容OpenCLIP和timm库,通过对比学习生成图像和文本特征表示。它能够计算图像与文本标签的相似度,适用于灵活的图像分类和检索应用。SigLIP采用Sigmoid损失函数进行语言-图像预训练,提高了模型性能。
VITA - 开源全模态交互语言模型
GithubVITA人工智能多模态大语言模型开源项目自然语言处理语音识别
VITA是一款开源全模态语言模型,实现了视频、图像、文本和音频的综合处理。其特点包括全模态理解、无唤醒交互和音频中断交互,显著提高了用户体验。通过创新的状态令牌和双工方案,VITA提升了多模态交互体验。在多项基准测试中,VITA展现出优秀性能,为多模态AI研究和应用开辟了新途径,有望推动相关技术的发展。
dino-vitb16 - DINO训练的ViT模型在图像识别中的应用
DINOGithubHuggingface图像分类开源项目模型特征提取自监督学习视觉Transformer
DINO-ViTB16是一个基于视觉Transformer的自监督学习模型,在ImageNet-1k数据集上预训练。它将图像分割为16x16像素的patch序列,通过Transformer编码器处理,可捕获图像的内部表示。该模型适用于图像分类等多种计算机视觉任务,通过在[CLS] token上添加线性层即可实现。DINO-ViTB16展示了自监督学习在视觉领域的巨大潜力,为图像处理提供了新的解决方案。
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-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。
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