clip4clip-webvid150k

改进视频检索精度的解决方案

模型评估 Hugging Face WebVid CLIP4Clip 模型 Github 开源项目视频检索 Huggingface

CLIP4Clip结合CLIP模型和WebVid数据集，成功在视频文本检索中提高精度，利用150,000个视频文本对的训练提升性能。此模型擅长处理大规模视频数据，具备视觉-时间概念学习能力，适合高效视频搜索应用。其架构支持文本到视频的快速检索，提升搜索效率。

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。

clip-vision-model-tiny - 轻量级AI图像处理与分析视觉模型

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基于MIT许可证开发的轻量级图像视觉模型，采用紧凑架构设计，具备高效的图像处理和分析能力。该开源项目适用于快速部署场景，可在资源受限环境中保持准确的图像识别表现。

Segment-Anything-CLIP - 整合Segment-Anything与CLIP的图像分析框架

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项目通过结合Segment-Anything的分割能力和CLIP的识别功能，构建了一个高效的图像分析框架。系统可自动生成多个分割掩码，并对每个掩码区域进行分类。这种创新方法不仅提高了图像分析的精度，还为计算机视觉领域的研究和应用开辟了新途径。

VideoLLaMA2 - 增强视频理解的多模态语言模型

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VideoLLaMA2是一款先进的视频语言模型,通过增强空间-时间建模和音频理解能力,提高了视频问答和描述任务的性能。该模型在零样本视频问答等多项基准测试中表现出色。VideoLLaMA2能处理长视频序列并理解复杂视听内容,为视频理解技术带来新进展。

FunClip - 开源的视频剪辑工具

FunClipGithub人工智能开源软件开源项目视频剪辑工具语音识别

FunClip 是一个开源的自动化视频剪辑工具，使用阿里巴巴 TONGYI 语音实验室的 FunASR 模型系列进行语音识别。用户可以选择识别结果中的文本片段或发言人，一键获取对应的视频片段。支持 LLM AI 剪辑、多段剪辑和字幕生成等功能，操作简单，提供 Gradio 交互界面和命令行使用方式，可部署在服务器上，通过浏览器访问。现已支持中英文音频文件剪辑，提供智能剪辑和热词定制功能。

ViT-L-16-SigLIP-384 - 基于SigLIP的先进视觉语言模型实现零样本图像分类

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ViT-L-16-SigLIP-384是一个在WebLI数据集上训练的SigLIP模型，专门用于语言-图像预训练。这个模型支持对比式图像-文本学习和零样本图像分类，已从JAX格式转换为PyTorch，可兼容OpenCLIP和timm库。它在视觉-语言处理方面表现出色，能够应用于多种计算机视觉任务，如图像分类和跨模态检索。

sharegpt4video-8b - 基于视频指令数据训练的开源视频对话模型

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sharegpt4video-8b是一个开源视频对话模型，基于153K多样化视频指令数据和28K高质量视频字幕数据进行全模型微调。该模型能处理视频问答、描述和分析等任务，旨在推进视频-语言模型研究。它主要面向计算机视觉、自然语言处理和人工智能领域的研究人员，用于探索大规模视频-语言模型和视频聊天机器人的潜力。

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-base-patch16-384 - 改进型CLIP架构的图像文本预训练模型

GithubHuggingfaceSigLIP图像分类多模态模型开源项目模型深度学习计算机视觉

SigLIP是基于CLIP架构的多模态模型，通过Sigmoid损失函数优化了图像文本预训练过程。模型在WebLI数据集完成预训练，支持零样本图像分类和文本检索任务。其特点是无需全局相似度标准化，既可支持大规模批量训练，也适用于小批量场景。

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。

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