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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。

clip4clip-webvid150k - 改进视频检索精度的解决方案
CLIP4ClipGithubHugging FaceHuggingfaceWebVid开源项目模型模型评估视频检索
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。
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。
japanese-clip-vit-b-16 - 日语CLIP模型实现跨模态文本图像语义匹配
CLIPGithubHuggingfaceViT-B/16japanese-clip图像识别开源项目模型深度学习
rinna公司开发的日语CLIP模型采用ViT-B/16 Transformer架构,通过CC12M数据集的日语翻译版本训练而成。该模型实现了日语文本与图像的跨模态理解和语义匹配,提供简洁的API接口,适用于图像检索和跨模态搜索等场景。作为Apache 2.0许可的开源项目,它为日语视觉语言处理领域提供了实用的基础工具。
clip - Habana Gaudi HPU优化的视觉语言模型配置与训练方案
CLIPGithubHugging FaceHuggingfaceOptimum Habana人工智能开源项目模型模型训练
Optimum Habana为Habana Gaudi处理器(HPU)提供了CLIP模型的优化配置,实现与Hugging Face库的集成。支持单机和多HPU环境下的模型操作,包含自定义AdamW、梯度裁剪和混合精度训练等优化。项目提供COCO数据集微调示例,展示了如何充分利用HPU性能进行视觉语言模型训练。
ViT-L-16-SigLIP-256 - 用于零样本图像分类的对比式图像文本模型
GithubHuggingfaceSigLIPWebLI对比学习开源项目模型语言图像预训练零样本图像分类
模型以WebLI数据集进行训练,兼容OpenCLIP与timm库,支持图像与文本的任务。通过SigLIP方法增强语言与图像的预训练能力,实现零样本图像分类。该模型由JAX格式转为PyTorch,更易集成至现有机器学习流程,具备多平台适应性。
StreetCLIP - 开域图像地理定位的高性能零样本学习模型
GithubHuggingfaceOpenAIStreetCLIP图像地理定位城市场景开源项目模型零样本学习
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。
OpenAI-CLIP - 从零开始实现CLIP模型:探索文本与图像的多模态关联
CLIPGithubOpenAI图像编码器多模态开源项目文本编码器
本项目实现了CLIP模型,基于PyTorch进行开发,通过训练文本和图像数据,探索其相互关系。详细的代码指南和实用工具展示了模型在自然语言监督任务中的表现和实际应用,适合多模态学习的研究者和开发者使用。
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。
AltCLIP - AltCLIP提升中英文视觉语言理解的双语模型
AltCLIPCLIPGithubHuggingfaceStable Diffusion双语模型开源项目文本图像表示模型
AltCLIP是一个双语CLIP模型,通过平行知识蒸馏和双语对比学习提升中英文视觉语言理解能力。在文本-图像检索任务中表现优异,为跨语言视觉应用提供了新可能。该模型支持AltDiffusion,可用于文本生成图像等应用。项目已开源代码和权重,并提供训练和使用说明。
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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