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EVA

推进大规模视觉表示学习的前沿

EVA是北京智源人工智能研究院开发的视觉表示学习模型系列。它包括多个子项目,如EVA-01和EVA-CLIP,致力于探索大规模掩码视觉表示学习的极限和改进CLIP训练技术。这些模型在主流平台上提供,为计算机视觉研究提供了有力支持。EVA项目涵盖基础模型、自监督学习和多模态学习等前沿领域。

EVE - 无编码器视觉语言模型实现高效性能
EVEGithub开源项目微调无编码器视觉语言模型预训练
EVE项目开发了一种无编码器的视觉语言模型架构,通过高效训练策略和精选数据集实现了与现有编码器基础模型相当的性能。该模型支持任意纵横比图像输入,在多项基准测试中表现优异。EVE-7B和EVE-7B-HD两个版本在视觉语言任务中展现了强大能力,为跨模态纯解码器架构提供了高效实用的开发方法。
eva02_base_patch14_448.mim_in22k_ft_in22k_in1k - EVA02视觉Transformer的图像分类与特征提取模型
EVA02GithubHuggingfaceImageNet图像分类开源项目模型模型微调视觉变换器
EVA02是一款基于视觉Transformer架构的图像分类和特征提取模型。它结合了平均池化、SwiGLU和旋转位置嵌入技术,在ImageNet-22k数据集上进行预训练并在ImageNet-1k上微调。兼容timm库,以确保在不同设备上的一致性和高效性,广泛适用于多种图像分类和特征提取任务。
DIVA - 扩散模型辅助CLIP增强视觉理解能力
AI视觉CLIPDIVAGithub开源项目扩散模型迁移学习
DIVA是一种创新方法,利用扩散模型作为视觉助手优化CLIP表示。通过文本到图像扩散模型的生成反馈,DIVA无需配对文本数据即可提升CLIP视觉能力。在MMVP-VLM细粒度视觉评估基准上,DIVA显著提升了CLIP性能,同时保持了其在29个图像分类和检索基准上的强大零样本能力。这为增强视觉语言模型的视觉理解开辟了新途径。
eva_large_patch14_196.in22k_ft_in22k_in1k - EVA大型图像分类模型适用于多种计算机视觉应用
EVAGithubHuggingfaceImageNet图像分类开源项目模型深度学习神经网络
eva_large_patch14_196.in22k_ft_in22k_in1k是基于EVA架构的图像分类模型。该模型在ImageNet-22k数据集上预训练和微调,最后在ImageNet-1k上微调,达到88.592%的Top-1准确率。模型包含3.04亿参数,支持处理196x196像素的图像,可用于图像分类和特征提取等计算机视觉任务。其性能和versatility使其成为视觉项目的有力工具。
MoE-LLaVA - 高效视觉语言模型的新方向
GithubMoE-LLaVA多模态学习大视觉语言模型开源项目性能表现稀疏激活
MoE-LLaVA项目采用混合专家技术,实现了高效的大规模视觉语言模型。该模型仅使用3B稀疏激活参数就达到了与7B参数模型相当的性能,在多项视觉理解任务中表现优异。项目提供简单的基线方法,通过稀疏路径学习多模态交互,可在8张A100 GPU上1天内完成训练。MoE-LLaVA为构建高性能、低参数量的视觉语言模型探索了新的方向。
evadb - 提升AI应用开发效率的数据库系统
AI应用EvaDBGithubSQL查询人工智能开源项目数据库系统
EvaDB,开创性的AI数据库系统,通过高效集成结构化及非结构化数据和先进的SQL API,支持Hugging Face和OpenAI等多种AI模型。其独特的AI查询优化技术,包括缓存、批处理和并行处理,大幅提升应用性能和开发效率。
eva02_base_patch14_224.mim_in22k - EVA02模型利用遮掩图像建模增强特征提取
EVA-02GithubHuggingfaceImageNet-22ktimm图像分类开源项目模型视觉Transformer
EVA02模型在ImageNet-22k数据集上通过遮掩图像建模预训练,结合EVA-CLIP作为教师,具有平均池化、SwiGLU等特性,支持图像分类和特征嵌入,参数量为85.8M,适用于224x224图像输入,在复杂视觉任务中表现出色。
LLaVA - 提升大型语言与视觉模型的视觉指令调优
GPT-4GithubLLaVA多模态交互大型语言与视觉模型开源项目视觉指令调优
LLaVA项目通过视觉指令调优提升大型语言与视觉模型的性能,达到了GPT-4级别。最新更新包括增强版LLaVA-NeXT模型及其在视频任务上的迁移能力,以及高效的LMMs-Eval评估管道。这些更新提升了模型的多任务和像素处理能力,支持LLama-3和Qwen等不同规模的模型,并提供丰富的示例代码、模型库和数据集,方便用户快速上手和深度研究。
e5-v - 多模态嵌入优化框架与单模态训练策略
E5-VGithubHuggingfacetransformers单模态训练图像文本处理多模态嵌入开源项目模型
E5-V框架通过调整多模态大型语言模型,有效实现多模态嵌入,提高不同输入之间的连接能力,即便不进行微调。其提出的单模态训练方法,仅训练文本对,表现超过多模态训练。
open_clip - 探索前沿图像与语言对比预训练技术
GithubOpenCLIP图像识别对比学习开源项目零样本学习预训练模型
OpenCLIP是一个先进的开源深度学习项目,专注于OpenAI的CLIP模型的实现和优化。该项目在多样化的数据源和不同的计算预算下成功训练出多个高效能模型,涵盖图像和文本嵌入、模型微调及新模型开发等多个领域。通过增强图像与语言的联合理解能力,OpenCLIP显著推动了人工智能技术的发展,拓宽了其应用领域。
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