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DFN2B-CLIP-ViT-B-16

自动化数据过滤技术优化对比学习模型

DFN2B-CLIP-ViT-B-16通过Data Filtering Networks从12.8B对未筛选的数据中选出优质样本,提升CLIP模型训练效果。该模型在ImageNet 1k、CIFAR-10等数据集上表现优异,平均精度为0.609232,支持OpenCLIP,增强了图像与文本匹配能力。特别适合需要提升零样本图像分类准确性的用户。

CLIP-ViT-B-32-256x256-DataComp-s34B-b86K - 基于DataComp训练的CLIP多模态视觉语言模型
CLIPDataComp-1BGithubHuggingfaceViT-B-32图像分类开源项目机器学习模型
CLIP ViT-B/32是一个在DataComp-1B数据集上训练的视觉语言模型,通过OpenCLIP框架实现。模型在ImageNet-1k分类任务中实现72.7%零样本准确率,支持图像分类、跨模态检索等研究任务。该开源项目为计算机视觉研究提供了重要的实验基础
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-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。
CLIP-ViT-B-32-DataComp.XL-s13B-b90K - 基于DataComp-1B训练的CLIP图像分类模型
CLIPDataCompGithubHuggingface人工智能图像分类开源项目机器学习模型
CLIP ViT-B/32是一个使用DataComp-1B数据集训练的图像分类模型,在ImageNet-1k测试中达到72.7%零样本分类准确率。模型支持图像分类、图像文本检索等功能,主要面向多模态机器学习研究使用。
clip-vit-base-patch16 - OpenAI开发的CLIP模型实现零样本图像分类和跨模态理解
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开发的视觉语言模型,结合ViT-B/16和masked self-attention Transformer架构。通过对比学习,实现零样本图像分类和跨模态理解。在多项计算机视觉基准测试中表现优异,但在细粒度分类和对象计数方面存在局限。该模型主要用于研究计算机视觉任务的鲁棒性和泛化能力,不适用于商业部署。
CLIP-convnext_xxlarge-laion2B-s34B-b82K-augreg-soup - CLIP ConvNeXt-XXLarge模型在零样本图像分类上的卓越性能
CLIPConvNeXtGithubHuggingface开源项目模型深度学习计算机视觉零样本图像分类
CLIP ConvNeXt-XXLarge是基于LAION-2B数据集训练的大规模视觉-语言模型。它在ImageNet零样本分类任务中实现79.4%的准确率,成为首个非ViT架构突破79%的CLIP模型。该模型结合847M参数的ConvNeXt-XXLarge图像塔和ViT-H-14规模的文本塔,在计算效率和性能间达到平衡,为视觉-语言模型研究开辟新方向。
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。
CLIP-ViT-L-14-DataComp.XL-s13B-b90K - 基于DataComp-1B数据集训练的零样本图像分类器
CLIPDataComp-1BGithubHuggingfaceOpenCLIP多模态模型开源项目模型零样本图像分类
CLIP ViT-L/14是一个基于DataComp-1B大规模数据集训练的多模态模型。在ImageNet-1k上达到79.2%的零样本分类准确率,可用于图像分类、检索等任务。该模型主要面向研究社区,旨在促进对零样本和任意图像分类的探索。由stability.ai提供计算资源支持,不建议直接用于部署或商业用途。
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。
metaclip-b32-400m - 揭秘CLIP数据处理方法的高性能视觉语言模型
GithubHuggingfaceMetaCLIP图像文本匹配开源项目模型自然语言处理计算机视觉零样本图像分类
MetaCLIP-b32-400m是基于CommonCrawl数据集训练的视觉语言模型,旨在解析CLIP的数据准备方法。该模型构建了图像和文本的共享嵌入空间,支持零样本图像分类和基于文本的图像检索等功能。研究人员可通过此模型探究CLIP的数据处理流程,加深对视觉语言模型训练过程的理解。
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