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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。

CLIP-ViT-H-14-frozen-xlm-roberta-large-laion5B-s13B-b90k - CLIP架构多语言视觉语言模型实现高效零样本图像分类与检索
CLIPGithubHuggingfaceLAION-5B图像分类多语言模型开源项目模型零样本学习
这是一个基于CLIP架构的多语言视觉语言模型,在LAION-5B数据集上训练。模型结合了冻结的ViT-H/14视觉结构和XLM-RoBERTa大型文本模型,在多语言零样本图像分类和检索任务中表现优异。适用于零样本图像分类、图文检索等应用,也支持下游任务微调。该模型在英语及其他语言中均展现出强大性能,为跨语言视觉AI应用提供了有力支持。
StreetCLIP - 开域图像地理定位的高性能零样本学习模型
GithubHuggingfaceOpenAIStreetCLIP图像地理定位城市场景开源项目模型零样本学习
StreetCLIP是一个在开域图像地理定位中实现零样本学习的预训练模型,基于OpenAI的CLIP ViT,通过1.1百万街景图像进行训练,与传统监督模型相比具有更优性能,适用于城市和乡村环境。该模型能够将图像特征与特定地理位置关联,可应用于建筑分析、自然环境监测、基础设施检查等多种领域,并有助于导航和自动驾驶技术的改进。
Image Search - 高效图像管理与检索系统
AI工具用户认证登录网站入口账户访问身份验证
Image Search提供图像上传和搜索服务。该平台支持用户上传图片,并通过基于AI的图像识别技术快速检索所需图像。适合需要管理大量图片的个人和企业,提供多样化的图像组织和检索功能。平台支持图片上传、分类、标签和多条件搜索,有助于提升图像管理效率。Image Search结合先进的图像处理技术,为用户提供专业、高效的图像管理解决方案。
CLIP-ViT-L-14-laion2B-s32B-b82K - CLIP-ViT-L-14模型实现高效零样本图像分类和检索
CLIPGithubHuggingfaceLAION-2B图像分类开源项目模型视觉语言模型零样本学习
CLIP-ViT-L-14-laion2B-s32B-b82K模型基于LAION-2B英语数据集训练,在ImageNet-1k上实现75.3%的零样本top-1准确率。它支持零样本图像分类和图文检索等任务,是研究零样本图像分类的重要工具。该模型在JUWELS Booster超级计算机上完成训练,为计算机视觉研究提供了新的可能性。
ViT-B-32__openai - CLIP模型的ONNX导出版本用于图像和文本嵌入生成
CLIPGithubHuggingfaceImmich图像编码器开源项目文本编码器模型自托管照片库
ViT-B-32__openai项目是CLIP模型的ONNX导出版本,将视觉和文本编码器分离为独立模型。这种设计适用于生成图像和文本嵌入,特别针对Immich自托管照片库。该项目可用于处理大量图像和文本数据,有助于改进图像检索和跨模态搜索功能。
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。
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-convnext_base_w-laion2B-s13B-b82K-augreg - ConvNeXt-Base架构的CLIP模型用于高效图像分类
CLIPConvNeXtGithubHuggingfaceLAION-5B图像检索开源项目模型零样本图像分类
该项目提供了一系列基于ConvNeXt-Base架构的CLIP模型,在LAION-5B数据集子集上训练。这些模型作为ViT和ResNet的替代方案,在模型规模和图像分辨率方面展现出良好的可扩展性。经过13B样本训练,模型在ImageNet零样本分类任务中达到70.8%以上的top-1准确率,体现出较高的样本效率。这些模型可应用于零样本图像分类、图像文本检索等多种任务。
clip-rsicd-v2 - 专为遥感图像优化的零样本分类和检索模型
CLIPGithubHuggingfaceTransformer图像检索开源项目模型遥感图像零样本分类
clip-rsicd-v2是一个基于CLIP的微调模型,专注于提升遥感图像的零样本分类和检索能力。该模型采用ViT-B/32架构和掩码自注意力Transformer分别作为图像和文本编码器。通过在RSICD、UCM和Sydney等遥感数据集上训练,clip-rsicd-v2在多项检索任务中显著超越原始CLIP模型。研究人员可利用此模型深入探究计算机视觉模型的鲁棒性和泛化能力。
marqo-fashionCLIP - 基于CLIP的时尚图像检索与分类开源模型
GithubHuggingfaceMarqo-FashionCLIP图像分类多模态检索开源项目性能评估时尚搜索模型
Marqo-FashionCLIP是一个基于CLIP架构的时尚图像检索和分类模型。模型采用广义对比学习技术,支持处理文本描述、类别、风格、颜色和材质等多维度特征。在Atlas、DeepFashion等6个公开数据集的评测中,该模型在文本到图像检索、类别分类等任务上取得了优异表现。开发者可通过Hugging Face、OpenCLIP或Transformers.js等框架使用此模型。
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