Logo
Project Icon

MetaCLIP

CLIP模型数据处理优化工具

MetaCLIPCLIP图像文本对预训练模型数据清洗Github开源项目

MetaCLIP是一个改进CLIP模型数据处理的开源项目。它提出了一种新的数据筛选算法,无需依赖现有模型即可从头整理数据。该项目强调数据质量,提供了可扩展到CommonCrawl全数据集的方法。MetaCLIP公开训练数据分布,提高了透明度,并为CLIP模型提供标准化的实验设置,便于控制实验和公平比较。

GithubGithubHuggingfaceHuggingface论文论文
介绍相关项目
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。
clip-vit-base-patch16 - OpenAI开发的CLIP模型实现零样本图像分类和跨模态理解
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-B/16和masked self-attention Transformer架构。通过对比学习，实现零样本图像分类和跨模态理解。在多项计算机视觉基准测试中表现优异，但在细粒度分类和对象计数方面存在局限。该模型主要用于研究计算机视觉任务的鲁棒性和泛化能力，不适用于商业部署。
CLIP-ReID - 基于CLIP的无标签图像重识别新方法
CLIP-ReIDGithub人工智能图像重识别开源项目视觉语言模型计算机视觉
CLIP-ReID提出了一种无需具体文本标签的图像重识别新方法。该方法基于CLIP视觉-语言模型,结合CNN和ViT架构,并运用SIE和OLP等技术进行优化。在MSMT17等多个基准数据集上,CLIP-ReID展现了领先的性能,为图像重识别领域开辟了新的研究方向。
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-convnext_large_d_320.laion2B-s29B-b131K-ft-soup - ConvNeXt-Large CLIP模型提升零样本图像分类性能
CLIPConvNeXtGithubHuggingface图像分类开源项目机器学习模型零样本学习
本模型基于LAION-2B数据集训练,采用320x320分辨率的ConvNeXt-Large架构和权重平均技术。在ImageNet-1k零样本分类任务上,准确率达到76.9%,超越了256x256分辨率版本。模型效率高于OpenAI的L/14-336,可应用于零样本图像分类、图文检索等任务。该项目为研究人员提供了强大的视觉-语言表征工具,助力探索大规模多模态模型。
clip-image-sorter - 浏览器中基于OpenAI CLIP模型的本地图像排序与搜索
GithubOpenAI's CLIP图片排序图片搜索开源项目文本相似性浏览器
基于OpenAI的CLIP模型和文件系统访问API，在浏览器内轻松实现本地文件夹中的图像排序与搜索功能，无需安装额外软件，简化图像处理流程。
datacomp - 多模态预训练数据集构建的创新竞赛
CLIP模型DataCompGithub图像文本对开源项目数据集机器学习
DataComp是一项聚焦于多模态预训练数据集设计的竞赛。参赛者需从海量未筛选的图像-文本对中构建高质量数据集，以提升CLIP模型在下游任务的表现。竞赛设有两个赛道和四个规模，适应不同计算资源需求。项目提供完整工具包，涵盖数据获取、模型训练和评估等环节，支持参与者进行数据集创新。
ViT-L-16-HTxt-Recap-CLIP - 对比图文模型在零样本图像分类中的新进展
CLIPGithubHuggingfaceLLaMA-3图像分类对比学习开源项目数据集偏见模型
这个模型利用Recap-DataComp-1B数据集训练，旨在实现零样本图像分类。通过OpenCLIP库，用户能够编码和分类图像与文本。模型的数据源自网络抓取并经过重新标注，可能会包含偏见或不准确之处，请在使用时注意这些风险。更多数据集详情可以查阅数据集卡片页面。
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。
clip-japanese-base - 日语CLIP模型，支持图像和文本的零样本分类与检索
BERTCLIPGithubHuggingface图像分类开源项目文本检索模型视觉任务
该日语CLIP模型由LY Corporation开发，通过大约10亿对图文数据进行训练，适用于图像和文本的零样本分类与检索。该模型采用Eva02-B作为图像编码器，并使用12层BERT作为文本编码器。模型在图像分类中的准确率达到0.89，检索召回率为0.30。在评估中，使用了STAIR Captions和ImageNet-1K等数据集，表现优秀。模型已开源，遵循Apache 2.0协议。
相关项目
项目侧边栏1项目侧边栏2
推荐项目
Project Cover

豆包MarsCode

豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

Project Cover

AI写歌

Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台，能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐，Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

Project Cover

有言AI

有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案，通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享，有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

Project Cover

Kimi

Kimi AI助手提供多语言对话支持，能够阅读和理解用户上传的文件内容，解析网页信息，并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题，Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

Project Cover

阿里绘蛙

绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术，为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务，显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台，让商品第一时间被种草。

Project Cover

吐司

探索Tensor.Art平台的独特AI模型，免费访问各种图像生成与AI训练工具，从Stable Diffusion等基础模型开始，轻松实现创新图像生成。体验前沿的AI技术，推动个人和企业的创新发展。

Project Cover

SubCat字幕猫

SubCat字幕猫APP是一款创新的视频播放器，它将改变您观看视频的方式！SubCat结合了先进的人工智能技术，为您提供即时视频字幕翻译，无论是本地视频还是网络流媒体，让您轻松享受各种语言的内容。

Project Cover

美间AI

美间AI创意设计平台，利用前沿AI技术，为设计师和营销人员提供一站式设计解决方案。从智能海报到3D效果图，再到文案生成，美间让创意设计更简单、更高效。

Project Cover

AIWritePaper论文写作

AIWritePaper论文写作是一站式AI论文写作辅助工具，简化了选题、文献检索至论文撰写的整个过程。通过简单设定，平台可快速生成高质量论文大纲和全文，配合图表、参考文献等一应俱全，同时提供开题报告和答辩PPT等增值服务，保障数据安全，有效提升写作效率和论文质量。

使用协议隐私政策广告服务
投诉举报邮箱: service@vectorlightyear.com
@2024 懂AI·鲁ICP备2024100362号-6·鲁公网安备37021002001498号