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CLIP-ImageSearch-NCNN

利用CLIP快速进行手机相册中的自然语言图像搜索

CLIP-ImageSearch-NCNN项目在移动设备和x86平台上使用CLIP模型实现了自然语言图像检索功能。通过图像和文本特征提取,支持以图搜图、以字搜图等多种搜索方式,提供高效的图像搜索体验。项目包含适用于Android和x86平台的demo,利用ncnn进行部署,广泛适用于手机相册等图像搜索应用。

MobileCLIP-S2-OpenCLIP - 高效图像-文本模型通过多模态强化训练实现性能突破
GithubHuggingfaceMobileCLIPOpenCLIP图像文本模型多模态强化训练开源项目模型零样本图像分类
MobileCLIP-S2-OpenCLIP是一款基于多模态强化训练的高效图像-文本模型。相比SigLIP的ViT-B/16模型,它在性能上有所超越,同时速度提升2.3倍,模型体积缩小2.1倍,且仅使用了1/3的训练样本。在ImageNet零样本分类任务中,该模型达到74.4%的Top-1准确率,在38个数据集上的平均性能为63.7%,体现了出色的效率与性能平衡。
photo-similarity-search - CLIP模型照片相似性搜索引擎
Apple SiliconCLIP模型Embed-PhotosGithub图像搜索开源项目相似图片
Embed-Photos是一个高效的照片相似性搜索引擎,利用CLIP模型根据文本描述寻找视觉相似的图像。该项目仅支持Apple Silicon平台,使用SQLite和Chroma实现图像嵌入的持久存储,提供便捷的网络接口以便用户进行交互和探索。其特点包括安全的图像处理、性能监控和可配置的设置,用户只需简单设置环境变量即可启动使用。
PicQuery - 支持自然语言的离线图像搜索工具
GithubPicQuery开源项目离线搜索自然语言搜索隐私保护高效索引
PicQuery是一款完全离线运行的图像搜索工具,可让用户用自然语言搜索本地图像,如“桌子上的笔记本电脑”或“海边的日落”。支持中英文搜索,无内购,并保证隐私安全。首次启动时需要等待索引完成,之后可在1秒内搜索8000多张照片。基于OpenAI的CLIP模型,通过向量比较提供高效准确的搜索结果。适用于Android设备,资源可通过Google Play或官方网站获取。
Chinese-CLIP - 中文多模态嵌入和检索性能优化的领先方案
Chinese-CLIPGithub图文特征提取开源项目模型下载跨模态检索零样本图像分类
Chinese-CLIP项目,基于大规模中文图文对数据,专门针对中文领域的特点进行优化,提供高效的图文特征计算与相似度测算,实现零样本分类和跨模态检索。该项目改进了多个模型,包括ViT与ResNet结构,并在多个公开数据集上展示了显著的性能提升,为中文处理场景下的企业和研究者提供强大工具。
clip-retrieval - 构建高效图像和文本检索系统的开源工具
Githubclip-retrieval图像嵌入开源项目文本嵌入机器学习语义搜索
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。
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。
rclip - AI驱动的命令行图像搜索工具
AI图像搜索CLIPGithubOpenAIrclip命令行工具开源项目
rclip是一款开源的命令行图像搜索工具,采用OpenAI的CLIP神经网络技术。该工具支持文本和图像查询,可进行相似图像搜索和多条件组合查询。rclip具有快速处理大量图片的能力,提供预览功能,并支持多种操作系统。这个创新工具为图像管理和搜索提供了新的解决方案,适合需要高效图像检索的专业人士和摄影爱好者。
clip-image-sorter - 浏览器中基于OpenAI CLIP模型的本地图像排序与搜索
GithubOpenAI's CLIP图片排序图片搜索开源项目文本相似性浏览器
基于OpenAI的CLIP模型和文件系统访问API,在浏览器内轻松实现本地文件夹中的图像排序与搜索功能,无需安装额外软件,简化图像处理流程。
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-as-service - 一种低延迟、高可扩展性的用于嵌入图像和文本的服务
CLIP-as-serviceGithub图像嵌入多模态解决方案开源项目文本嵌入神经搜索
CLIP-as-service是一款以神经网络为基础,专注于提供高效且易于扩展的图像和文本嵌入服务。其面向大规模数据处理,支持多种并发请求,适合集成到各种神经网络搜索框架中。这个服务通过简洁的API和自动负载均衡,让用户无需深厚技术背景即可便捷使用。同时,该服务能与Jina和DocArray等神经搜索生态系统紧密结合,助力开发者快速部署多模态和跨模态应用。
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