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。

Github

Huggingface

介绍相关项目

vit_base_patch16_clip_224.openai - CLIP：跨模态视觉语言理解模型

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-语言预训练模型，在timm库中实现。它使用ViT-B/16 Transformer作为图像编码器，masked self-attention Transformer作为文本编码器，通过对比学习优化图像-文本对相似度。CLIP在零样本图像分类任务中展现出优秀的鲁棒性和泛化能力，但在细粒度分类和物体计数方面仍有局限。该模型主要面向AI研究人员，用于探索计算机视觉模型的能力和局限性。

clip-vision-model-tiny - 轻量级AI图像处理与分析视觉模型

GithubHuggingfaceMIT协议代码许可开源协议开源项目模型许可证软件授权

基于MIT许可证开发的轻量级图像视觉模型，采用紧凑架构设计，具备高效的图像处理和分析能力。该开源项目适用于快速部署场景，可在资源受限环境中保持准确的图像识别表现。

jepa - 先进的自监督视频表征学习方法

GithubV-JEPA开源项目特征预测自监督学习视觉表示视频处理

V-JEPA是一种创新的视频联合嵌入预测架构，专为自监督学习而设计。该方法仅通过观察VideoMix2M数据集的视频像素进行训练，不依赖预训练图像编码器、文本信息、负样本、人工标注或像素级重建。V-JEPA生成的视觉表征具有多功能性，能够在各种下游视频和图像任务中实现优异性能，无需对模型参数进行微调。其特征预测展现出良好的时空一致性，并可通过条件扩散模型转化为可解释的像素表示。

Video-LLaVA - 统一视觉表示学习的新方法增强跨模态交互能力

GithubVideo-LLaVA图像理解多模态开源项目视觉语言模型视频理解

Video-LLaVA项目提出了一种新的对齐方法,实现图像和视频统一视觉表示的学习。该模型在无图像-视频配对数据的情况下,展现出色的跨模态交互能力,同时提升图像和视频理解性能。研究显示多模态学习的互补性明显改善了模型在各类视觉任务上的表现,为视觉-语言模型开发提供新思路。

llava-onevision-qwen2-72b-ov-sft - 基于Qwen2的多模态AI模型支持图像和视频交互

GithubHuggingfaceLLaVA-OneVisionQwen2图像识别多模态模型开源项目模型视频处理

LLaVA-OneVision是基于Qwen2的多模态AI模型，支持图像、多图和视频交互。模型在专用数据集上训练，具有32K tokens上下文窗口，提供0.5B、7B和72B三种规模。支持英语和中文，可处理单图、多图和视频输入。项目开源了代码、在线演示和论文，为AI研究和开发提供了实用工具。

CLIP - CLIP是一种在各种（图像、文本）对上训练的神经网络

CLIPGithubPyTorch图像识别开源项目模型训练自然语言处理

CLIP通过对比学习训练神经网络，结合图像和文本，实现自然语言指令预测。其在ImageNet零样本测试中的表现与ResNet50相当，无需使用原始标注数据。安装便捷，支持多种API，适用于零样本预测和线性探针评估，推动计算机视觉领域发展。

EvalAI - 专为机器学习与人工智能算法评估和比较设计的平台

EvalAIGithub人工智能开源平台开源项目机器学习算法比较

EvalAI是一个开源平台，用于评估和比较机器学习及AI算法，提供中心化排行榜和提交界面，支持自定义评估协议和多语言环境，可适应高需求的计算挑战，助力研究者复现研究结果，进行准确可靠的分析。

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。

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_large_patch14_clip_224.openai - 探索OpenAI提出的CLIP模型在计算机视觉任务中零样本分类的潜力

CLIPGithubHuggingface偏见公平性开源项目模型计算机视觉零样本学习

OpenAI开发的CLIP模型通过对比损失训练大量的图像与文本对展示了其在计算机视觉任务中实现零样本分类的能力。这一模型尤其适合AI研究人员用以深入理解计算机视觉模型的鲁棒性及泛化能力，同时关注于它的潜在局限与偏见。尽管在细粒度分类和对象计数任务中存在不足，CLIP提供了对于模型在不同任务表现及相关风险的深入认知。需要注意的是，CLIP模型并不适用于商业用途，且其数据训练主要基于英语环境。

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