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。

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介绍相关项目

ViTamin - 推动计算机视觉进入新时代的可扩展视觉语言模型

GithubViTamin图像处理开源项目深度学习视觉语言模型计算机视觉

ViTamin是一系列可扩展的视觉语言模型,在图像分类、开放词汇检测和分割等任务上取得突破。以436M参数量在DataComp-1B数据集训练,实现82.9%的ImageNet零样本准确率。在7个开放词汇分割基准测试中创新纪录,并提升大型多模态模型能力。获timm和OpenCLIP官方支持,提供简单接口。ViTamin为计算机视觉领域带来新的可能性。

EasyCV - 基于PyTorch的全能计算机视觉工具箱，支持自监督学习和Transformer模型

EasyCVGithubPyTorch图像分类开源项目目标检测自监督学习

EasyCV是基于PyTorch的全能计算机视觉工具箱，专注于自监督学习、Transformer模型和主要视觉任务，包括图像分类、度量学习、目标检测和姿态估计。该工具箱提供了最先进的自监督算法如SimCLR、MoCO V2、Swav、DINO和基于掩码图像建模的MAE。它拥有简单综合的推理接口，并支持多种预训练模型。EasyCV支持多GPU和多工作者训练，利用DALI优化数据处理，使用TorchAccelerator和fp16加速训练，并通过PAI-Blade优化推理性能。

evals - 开源框架助力大型语言模型性能评估

API密钥Git-LFSGithubLLM评估OpenAI Evals开源项目评估框架

evals是一个开源框架，用于评估大型语言模型(LLM)及其衍生系统。该框架提供评估注册表，支持测试OpenAI模型的多个维度，同时允许用户创建自定义评估。开发者可利用私有数据构建评估，无需公开敏感信息。evals能够帮助开发者深入分析不同模型版本对特定应用场景的影响，对LLM开发过程具有重要价值。

LaVIT - 大语言模型理解生成视觉内容的统一框架

GithubLaVIT多模态大语言模型开源项目视觉内容理解视觉内容生成预训练策略

LaVIT项目是一个创新的多模态预训练框架，旨在增强大语言模型处理视觉内容的能力。该项目通过动态离散视觉标记化技术，将图像和视频转换为离散标记序列，使大语言模型能够理解和生成视觉内容。LaVIT支持图像和视频的理解、生成，以及多模态提示生成，为计算机视觉和自然语言处理的融合提供了新的可能性。

clip-vit-large-patch14 - OpenAI CLIP模型实现零样本图像分类和跨模态匹配

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-L/14和Transformer架构。通过对比学习,CLIP能够实现零样本图像分类和跨模态匹配。虽然在多项计算机视觉任务中表现优异,但在细粒度分类等方面仍有局限。该模型主要供研究人员探索视觉模型的鲁棒性和泛化能力,不适用于商业部署。CLIP的数据来源广泛,但可能存在偏见,使用时需谨慎评估。

Llama-3-VILA1.5-8B - 视觉语言模型支持多图像推理和边缘计算

GithubHuggingfaceVILA图文理解多模态大模型开源项目模型视觉语言模型边缘计算

Llama-3-VILA1.5-8B是一款基于大规模交错图像-文本数据预训练的视觉语言模型。该模型具备多图像推理、情境学习和视觉思维链等功能,可部署于边缘设备。在12个基准测试中,包括5个学术视觉问答和7个指令跟随测试,Llama-3-VILA1.5-8B展现了优秀性能。这一模型为研究人员和AI爱好者提供了进行大型多模态模型和聊天机器人研究的有力工具。

LLaVA-NeXT - 大规模开源多模态模型提升视觉语言能力

AI助手GithubLLaVA-NeXT多模态模型大语言模型开源项目视觉语言模型

LLaVA-NeXT是一个开源的大规模多模态模型项目，致力于提升视觉语言交互能力。该项目支持多图像、视频和3D任务的统一处理，在多个基准测试中表现卓越。LLaVA-NeXT提供了多个模型变体，包括支持高分辨率输入和视频处理的版本，以及基于不同大语言模型的实现。此外，项目还开源了训练数据和代码，为研究人员和开发者提供了宝贵资源。

LVM - 大规模视觉模型的创新顺序建模方法

GithubLVM大规模视觉模型序列建模开源项目视觉句子视觉预训练模型

LVM是一种创新视觉预训练模型，将多种视觉数据转化为视觉句子，并进行自回归式标记预测。该模型采用顺序建模方法，无需语言数据即可学习大规模视觉模型。通过设计视觉提示，LVM可解决多种视觉任务。兼容GPU和TPU，为大规模视觉模型学习提供新方法。

EFG - 高效灵活的深度学习框架支持多项计算机视觉任务

3D目标检测EFGGithub开源项目深度学习框架目标跟踪计算机视觉

EFG是一个高效、灵活且通用的深度学习框架，采用最小化设计。该框架支持2D和3D目标检测、全景分割等多种计算机视觉任务，并在Waymo和nuScenes等数据集上展现优异性能。EFG集成了多个最新研究成果，如TrajectoryFormer和ConQueR，为3D目标检测和跟踪领域提供创新解决方案。研究人员可利用EFG的项目模板探索各种研究主题。

llava-v1.5-7b - 融合视觉与语言的开源多模态AI模型

GithubHuggingfaceLLaVA人工智能图像文本理解多模态模型开源项目模型自然语言处理

LLaVA-v1.5-7B是一个开源的多模态AI模型，通过微调LLaMA/Vicuna实现。该模型整合了视觉和语言处理能力，能够理解图像并进行自然语言对话。LLaVA-v1.5-7B在大规模数据集上训练，包括558K图文对和158K多模态指令数据，并在12个基准测试中表现优异。这个模型主要应用于多模态大模型和聊天机器人的研究，适用于计算机视觉、自然语言处理等领域的研究人员。

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