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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

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。

vit_large_patch14_clip_224.openai - 探索OpenAI提出的CLIP模型在计算机视觉任务中零样本分类的潜力
CLIPGithubHuggingface偏见公平性开源项目模型计算机视觉零样本学习
OpenAI开发的CLIP模型通过对比损失训练大量的图像与文本对展示了其在计算机视觉任务中实现零样本分类的能力。这一模型尤其适合AI研究人员用以深入理解计算机视觉模型的鲁棒性及泛化能力,同时关注于它的潜在局限与偏见。尽管在细粒度分类和对象计数任务中存在不足,CLIP提供了对于模型在不同任务表现及相关风险的深入认知。需要注意的是,CLIP模型并不适用于商业用途,且其数据训练主要基于英语环境。
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。
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。
DFN5B-CLIP-ViT-H-14 - 高性能图像-文本对比学习模型
CLIPDFN-5BGithubHuggingface图像分类开源项目模型深度学习计算机视觉
DFN5B-CLIP-ViT-H-14是一个基于CLIP架构的图像-文本对比学习模型,通过DFN技术从430亿图像-文本对中筛选出50亿高质量样本进行训练。模型在39个图像分类基准测试中表现优异,平均准确率达69.8%。支持零样本图像分类和跨模态检索,可与OpenCLIP无缝集成。这一模型为计算机视觉和自然语言处理领域提供了有力支持,适用于多种研究和应用场景。
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。
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。
ViT-SO400M-14-SigLIP-384 - 采用SigLIP技术的大规模视觉-语言预训练模型
GithubHuggingfaceSigLIPViT-SO400M-14WebLI图像文本对比开源项目模型零样本图像分类
ViT-SO400M-14-SigLIP-384是一个在WebLI数据集上训练的大规模视觉-语言预训练模型。该模型采用SigLIP(Sigmoid Loss for Language-Image Pre-training)技术,适用于对比学习和零样本图像分类任务。模型提供了与OpenCLIP和timm库的兼容性,支持图像和文本编码。研究人员可将其应用于图像分类、检索等多种视觉-语言任务中。
clip-vit-base-patch16 - CLIP-ViT:基于Transformers的零样本图像分类模型
GithubHuggingfaceONNXTransformers.js图像分类开源项目文本嵌入模型视觉嵌入
clip-vit-base-patch16是OpenAI CLIP模型的一个变种,专注于零样本图像分类任务。这个模型使用ONNX格式的权重,可与Transformers.js库无缝集成,方便在Web环境中应用。它不仅提供了易用的pipeline API用于图像分类,还支持独立的文本和图像嵌入计算功能。该模型在处理各种图像分析和跨模态任务时,能够在性能和计算效率之间保持良好平衡。
vit_base_patch16_clip_224.openai - CLIP:跨模态视觉语言理解模型
CLIPGithubHuggingface人工智能图像分类开源项目模型计算机视觉零样本学习
CLIP是OpenAI开发的视觉-语言预训练模型,在timm库中实现。它使用ViT-B/16 Transformer作为图像编码器,masked self-attention Transformer作为文本编码器,通过对比学习优化图像-文本对相似度。CLIP在零样本图像分类任务中展现出优秀的鲁棒性和泛化能力,但在细粒度分类和物体计数方面仍有局限。该模型主要面向AI研究人员,用于探索计算机视觉模型的能力和局限性。
Long-CLIP - CLIP模型长文本处理能力升级 显著提升图像检索效果
AI模型CLIPGithubLong-CLIP开源项目文本-图像检索零样本分类
Long-CLIP项目将CLIP模型的最大输入长度从77扩展到248,大幅提升了长文本图像检索性能。在长标题文本-图像检索任务中,R@5指标提高20%;传统文本-图像检索提升6%。这一改进可直接应用于需要长文本处理能力的各类任务,为图像检索和生成领域带来显著进展。
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