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DFN2B-CLIP-ViT-L-14

基于CLIP架构的大规模数据集训练图像识别模型

DFN2B-CLIP-ViT-L-14是一个基于CLIP架构的图像识别模型,采用数据过滤网络从128亿图像-文本对中筛选20亿高质量样本进行训练。该模型在多个基准测试中平均准确率达66.86%,可用于零样本图像分类等任务。模型提供OpenCLIP接口,便于开发者使用。DFN2B-CLIP-ViT-L-14体现了大规模数据集和先进算法在计算机视觉领域的应用,为图像理解提供有力支持。

convnext_xxlarge.clip_laion2b_soup_ft_in1k - 大规模预训练的高性能图像分类模型
ConvNeXtGithubHuggingfaceImageNet-1kLAIONtimm图像分类开源项目模型
ConvNeXt XXLarge是一款基于ConvNeXt架构的高性能图像分类模型。该模型在LAION-2B数据集上进行CLIP预训练,随后在ImageNet-1k上微调,拥有8.46亿参数。在256x256的图像输入下,Top-1准确率达到88.612%。除图像分类外,该模型还支持特征图提取和图像嵌入生成,可为多种计算机视觉任务提供强大支持。
clip-rsicd-v2 - 专为遥感图像优化的零样本分类和检索模型
CLIPGithubHuggingfaceTransformer图像检索开源项目模型遥感图像零样本分类
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-vit-base-patch32 - OpenAI CLIP模型实现零样本图像分类的视觉语言预训练
CLIPGithubHuggingfaceOpenAI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,使用ViT-B/32和Transformer架构分别作为图像和文本编码器。通过对比学习训练,CLIP能实现零样本图像分类等任务,在多项计算机视觉基准测试中表现优异。尽管在细粒度分类和物体计数方面存在局限,CLIP为研究人员提供了探索模型鲁棒性和泛化能力的重要工具。
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。
clip-ViT-B-32-multilingual-v1 - CLIP-ViT-B-32多语言模型实现文本图像向量映射和跨语言搜索
CLIPGithubHuggingfacesentence-transformers图像搜索多语言模型开源项目模型零样本分类
CLIP-ViT-B-32-multilingual-v1是OpenAI CLIP-ViT-B32模型的多语言拓展版本。该模型能将50多种语言的文本和图像映射到同一向量空间,支持多语言图像搜索和零样本图像分类。通过sentence-transformers库,用户可以方便地使用该模型。模型采用多语言知识蒸馏技术,将CLIP原始向量空间对齐到多语言空间。这为跨语言图像搜索和理解提供了有力支持,是图像-文本多语言处理的有效工具。
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
GithubHuggingfaceSigLIP图像分类开源项目模型深度学习自然语言处理计算机视觉
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。
ViT-B-32__openai - CLIP模型的ONNX导出版本用于图像和文本嵌入生成
CLIPGithubHuggingfaceImmich图像编码器开源项目文本编码器模型自托管照片库
ViT-B-32__openai项目是CLIP模型的ONNX导出版本,将视觉和文本编码器分离为独立模型。这种设计适用于生成图像和文本嵌入,特别针对Immich自托管照片库。该项目可用于处理大量图像和文本数据,有助于改进图像检索和跨模态搜索功能。
vit_small_patch14_dinov2.lvd142m - 基于Vision Transformer的自监督图像特征提取模型
DINOv2GithubHuggingfaceVision Transformertimm图像分类开源项目模型特征提取
这是一个基于Vision Transformer架构的图像特征提取模型。该模型采用DINOv2自监督学习方法,在LVD-142M数据集上预训练,拥有2210万参数,支持处理518x518尺寸的图像。模型可应用于图像分类和特征提取任务,并提供了相关的使用示例代码。作为一个无监督学习的视觉模型,它能够提取稳健的图像特征表示。
metaclip-h14-fullcc2.5b - 大规模视觉语言模型基于25亿CommonCrawl数据训练
GithubHuggingfaceMetaCLIP多模态学习开源项目模型自然语言处理计算机视觉零样本分类
MetaCLIP是一个基于25亿CommonCrawl数据点训练的大规模视觉语言模型。该模型由Xu等人在《Demystifying CLIP Data》论文中提出,旨在解析CLIP的数据准备流程。MetaCLIP支持图像与文本的联合嵌入,可应用于零样本图像分类、文本图像检索等任务。作为一个开源项目,MetaCLIP为研究人员提供了探索大规模视觉语言模型的新方向,有助于推进计算机视觉和自然语言处理领域的发展。
vit-huge-patch14-224-in21k - 大型视觉Transformer模型实现高效图像识别与特征提取
GithubHuggingfaceImageNet-21kVision Transformer图像识别开源项目模型深度学习预训练模型
vit-huge-patch14-224-in21k是基于ImageNet-21k数据集预训练的大型视觉Transformer模型。它将图像分割为固定大小的块,通过Transformer编码器处理,可用于图像分类等多种计算机视觉任务。该模型提供了强大的图像特征提取能力,适用于各类下游视觉应用。
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