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clip-ViT-B-32-vision

图像分类与相似性搜索的简便工具

clip-ViT-B-32模型的ONNX版本,支持图像分类和相似性搜索。利用FastEmbed库,用户能够快速处理图像嵌入,该模型在视觉任务中表现出色,适用于多种应用场景。

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。
CLIP-ViT-g-14-laion2B-s12B-b42K - 用于零样本图像分类的先进研究工具
CLIP ViT-g/14GithubHuggingfaceLAION-5B图像分类多模态模型开源项目模型零样本学习
该模型专为研究社区而设计,采用LAION-5B数据集中的英语子集进行训练。它帮助研究人员探索零样本与任意图像分类的可能性,适用于跨学科的研究。该模型仅推荐用于研究目的,不适合用于商业化或未经测试的环境,并强调确保其安全和适当使用。
fashion-clip - 专为时尚领域优化的对比语言视觉学习模型
CLIPFashionCLIPGithubHugging Face开源项目时尚行业模型
FashionCLIP是一个为时尚行业优化的CLIP模型,用于提升商品检索、分类和时尚分析的表现。通过超过70万对图像和文本数据进行微调,FashionCLIP在零样本场景下表现出色。更新版FashionCLIP 2.0采用更多训练数据,显著提高了FMNIST、KAGL和DEEP数据集的性能。项目提供开源代码和模型权重,可在Hugging Face上获取,并支持多种API和教程便于上手。
gte-large-onnx - ONNX格式文本向量模型实现快速分类与相似度搜索
GithubHuggingfaceONNX开源项目文本分类文本嵌入模型模型推理相似度搜索
gte-large-onnx是thenlper/gte-large模型的ONNX移植版本,用于文本分类和相似度搜索任务。该模型与FastEmbed框架集成,支持通过API调用生成文本嵌入向量,实现批量文本处理。基于Apache-2.0许可证开源,可用于构建文本相似度检索和文档分类等应用
jina-clip-v1 - 集成文本图像检索与文本相似度分析的多模态嵌入模型
CLIPGithubHuggingfaceJina AI图像检索多模态嵌入开源项目文本检索模型
jina-clip-v1是Jina AI开发的英语多模态嵌入模型,支持高效文本-图像和文本-文本检索。它结合了传统文本嵌入和跨模态模型的优势,适用于多模态检索增强生成应用。该模型在Flickr和MSCOCO跨模态检索任务中表现出色,文本相似度评估能力也与专业文本嵌入模型相当。
CLIP-convnext_xxlarge-laion2B-s34B-b82K-augreg - 基于LAION-2B数据集的卷积神经网络达到79%零样本分类准确率
CLIPConvNextGithubHuggingface图像分类开源项目机器学习模型神经网络
CLIP ConvNeXt-XXLarge是一个在LAION-2B数据集上训练的大规模视觉语言模型,总参数量12亿,图像分辨率256x256。模型采用ConvNeXt-XXLarge图像结构和ViT-H-14规模的文本编码器,在ImageNet零样本分类上达到79%准确率。主要应用于图像分类、检索等研究任务。
clip-vit-base-patch32 - 使用Xenova/clip-vit-base-patch32实现Transformers.js的零样本图像分类
GithubHuggingfaceJavaScript库ONNXTransformers.jsopenai/clip-vit-base-patch32图像分类开源项目模型
在Transformers.js中实现ONNX权重兼容性,支持进行零样本图像分类,使用模型Xenova/clip-vit-base-patch32。通过简单的npm安装Transformers.js库,利用pipeline API实现图像和标签的高效匹配。此项目旨在为WebML的未来发展提供一个过渡方案,建议将模型转换为ONNX格式以便于网络使用。
CLIP-convnext_base_w-laion2B-s13B-b82K - ConvNeXt CLIP模型在ImageNet零样本分类中达到70.8%以上准确率
CLIPConvNeXtGithubHuggingfaceLAION-5BOpenCLIP开源项目模型零样本图像分类
这是一系列基于LAION-5B数据集训练的CLIP ConvNeXt-Base模型。经过13B样本训练后,模型在ImageNet零样本分类中实现了70.8%以上的Top-1准确率,显示出比ViT-B/16更高的样本效率。模型使用timm的ConvNeXt-Base作为图像塔,并探索了增强图像增强和正则化的效果。作为首个在CLIP ViT-B/16和RN50x4规模下训练的ConvNeXt CLIP模型,它为零样本图像分类研究提供了新的选择。
x-clip - 灵活实现的CLIP视觉语言预训练模型
CLIPGithub多模态对比学习开源项目深度学习视觉语言模型
x-clip是一个简洁而全面的CLIP实现,整合了多项前沿研究成果。该项目支持灵活的模型配置,包括自定义文本和图像编码器、多视图对比学习和视觉自监督学习等功能。通过易用的API,研究人员可以快速实验各种CLIP变体和改进方案。x-clip适用于图像检索、跨模态理解等多种视觉语言任务。
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。
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