Chinese-CLIP

中文多模态嵌入和检索性能优化的领先方案

Chinese-CLIP 跨模态检索零样本图像分类图文特征提取模型下载 Github 开源项目

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-convnext_large_d_320.laion2B-s29B-b131K-ft-soup - ConvNeXt-Large CLIP模型提升零样本图像分类性能

CLIPConvNeXtGithubHuggingface图像分类开源项目机器学习模型零样本学习

本模型基于LAION-2B数据集训练,采用320x320分辨率的ConvNeXt-Large架构和权重平均技术。在ImageNet-1k零样本分类任务上,准确率达到76.9%,超越了256x256分辨率版本。模型效率高于OpenAI的L/14-336,可应用于零样本图像分类、图文检索等任务。该项目为研究人员提供了强大的视觉-语言表征工具,助力探索大规模多模态模型。

clip-rsicd-v2 - 专为遥感图像优化的零样本分类和检索模型

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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。

DFN5B-CLIP-ViT-H-14-378 - 大规模数据筛选优化的视觉语言预训练系统

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DFN5B-CLIP-ViT-H-14-378是一款基于CLIP架构的视觉语言模型，采用数据过滤网络（DFN）技术从43B未筛选的图像-文本对中提取5B高质量数据进行训练。该模型在多项视觉任务中表现优异，平均准确率达70.94%。支持零样本图像分类，可与OpenCLIP框架无缝集成，为计算机视觉和自然语言处理研究提供了高性能的预训练模型基础。

StreetCLIP - 开域图像地理定位的高性能零样本学习模型

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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。

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。

ViT-L-16-HTxt-Recap-CLIP - 对比图文模型在零样本图像分类中的新进展

CLIPGithubHuggingfaceLLaMA-3图像分类对比学习开源项目数据集偏见模型

这个模型利用Recap-DataComp-1B数据集训练，旨在实现零样本图像分类。通过OpenCLIP库，用户能够编码和分类图像与文本。模型的数据源自网络抓取并经过重新标注，可能会包含偏见或不准确之处，请在使用时注意这些风险。更多数据集详情可以查阅数据集卡片页面。

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。

siglip-so400m-patch14-224 - 增强图像文本任务的性能，探索形状优化模型

GithubHuggingfaceSigLIPWebLI对比学习开源项目模型视觉零样本图像分类

SigLIP通过sigmoid损失函数优化了CLIP模型的图像和文本匹配性能。此模型在WebLi数据集上预训练，可实现更大的批量训练，同时在小批量下表现出色。适用于零样本图像分类和图像文本检索任务，能在不同环境下获得高效结果。该模型在16个TPU-v4芯片上训练三天，而图像预处理中使用标准化和归一化，提升了计算效率。

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-bigG-14-laion2B-39B-b160k - CLIP-ViT-bigG-14模型实现高效零样本图像分类与检索

CLIPGithubHuggingfaceLAION-2BViT-bigG/14开源模型开源项目模型零样本图像分类

CLIP-ViT-bigG-14-laion2B-39B-b160k是基于LAION-2B数据集训练的大规模视觉语言模型。该模型在零样本图像分类、图像文本检索等任务中表现出色，在ImageNet-1k测试中实现80.1%的零样本top-1准确率。模型采用ViT-bigG/14架构，由stability.ai提供计算资源支持。虽然适合研究人员探索零样本分类和跨模态学习，但目前不建议直接应用于商业场景。

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