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Google OWLv2模型实现零样本开放词汇目标检测

OWLv2是Google开发的基于CLIP的零样本目标检测模型。它使用ViT-L/14架构和掩蔽自注意力Transformer分别处理图像和文本输入。通过端到端训练,OWLv2实现了开放词汇的物体分类和定位,可根据多个文本查询执行目标检测。该模型在公开数据集上训练,为计算机视觉研究提供了新的可能性。

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-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-vit-large-patch14-336 - 大规模视觉语言预训练模型CLIP-ViT-Large
CLIPGithubHuggingfaceViT开源项目模型模型卡片深度学习计算机视觉
CLIP-ViT-Large-Patch14-336是一个基于Vision Transformer架构的视觉语言预训练模型。该模型采用ViT-Large结构,patch大小14x14,输入图像尺寸336x336。它能同时处理图像和文本信息,适用于图像分类、图文检索等多模态任务。虽然训练数据和具体性能未知,但该模型有潜力在视觉语言任务中取得良好表现。
clip-vit-base-patch16 - CLIP-ViT:基于Transformers的零样本图像分类模型
GithubHuggingfaceONNXTransformers.js图像分类开源项目文本嵌入模型视觉嵌入
clip-vit-base-patch16是OpenAI CLIP模型的一个变种,专注于零样本图像分类任务。这个模型使用ONNX格式的权重,可与Transformers.js库无缝集成,方便在Web环境中应用。它不仅提供了易用的pipeline API用于图像分类,还支持独立的文本和图像嵌入计算功能。该模型在处理各种图像分析和跨模态任务时,能够在性能和计算效率之间保持良好平衡。
CLIP-ViT-bigG-14-laion2B-39B-b160k - CLIP-ViT-bigG-14模型实现高效零样本图像分类与检索
CLIPGithubHuggingfaceLAION-2BViT-bigG/14开源模型开源项目模型零样本图像分类
CLIP-ViT-bigG-14-laion2B-39B-b160k是基于LAION-2B数据集训练的大规模视觉语言模型。该模型在零样本图像分类、图像文本检索等任务中表现出色,在ImageNet-1k测试中实现80.1%的零样本top-1准确率。模型采用ViT-bigG/14架构,由stability.ai提供计算资源支持。虽然适合研究人员探索零样本分类和跨模态学习,但目前不建议直接应用于商业场景。
vit_large_patch14_clip_224.openai_ft_in12k_in1k - 视觉变压器用于图像分类和特征嵌入的高级应用
CLIPGithubHuggingfaceVision TransformerWIT-400M图像分类开源项目模型模型比较
OpenAI开发的视觉变压器(ViT)模型在WIT-400M图像文本对上通过CLIP进行预训练,并在ImageNet-12k和ImageNet-1k上微调,适用于图像分类与特征嵌入生成。模型运行在timm库中,具有高参数量与计算效率,适用于高精度图像识别,支持实时与批量处理应用。
vit_large_patch14_clip_336.openai_ft_in12k_in1k - ViT图像分类与特征提取模型
GithubHuggingfaceImageNet-1kVision TransformerWIT-400M图像分类开源项目模型预训练模型
OpenAI的ViT图像分类模型,利用CLIP在WIT-400M上预训练,并在ImageNet数据集上微调,适合多种视觉任务。其高性能参数为研究与开发提供强大支持,通过示例代码,可轻松实现图像分类与嵌入功能。
CLIP-convnext_xxlarge-laion2B-s34B-b82K-augreg-soup - CLIP ConvNeXt-XXLarge模型在零样本图像分类上的卓越性能
CLIPConvNeXtGithubHuggingface开源项目模型深度学习计算机视觉零样本图像分类
CLIP ConvNeXt-XXLarge是基于LAION-2B数据集训练的大规模视觉-语言模型。它在ImageNet零样本分类任务中实现79.4%的准确率,成为首个非ViT架构突破79%的CLIP模型。该模型结合847M参数的ConvNeXt-XXLarge图像塔和ViT-H-14规模的文本塔,在计算效率和性能间达到平衡,为视觉-语言模型研究开辟新方向。
VLDet - 将开放词汇目标检测转化为对象语言对齐学习
GithubICLR 2023VLDet图像文本对开放词汇目标检测开源项目物体语言对齐
VLDet是一种开放词汇目标检测方法,通过学习对象与语言的对齐来直接从图像-文本对训练检测器。基于CLIP的视觉-语言预训练模型,该方法将任务构建为二分图匹配问题,在COCO和LVIS等数据集上实现了领先性能,并可轻松扩展到新目标类别。VLDet为开放词汇目标检测提供了高效的解决方案。
chinese-clip-vit-base-patch16 - 中文数据驱动的多模态对比学习工具
Chinese-CLIPGithubHuggingface图像识别多模态检索开源项目模型深度学习零样本学习
项目通过ViT和RoBERTa实现了中文CLIP模型,支持图像和文本的嵌入计算及相似性分析,具备零样本学习和图文检索功能。该模型在多项基准测试中表现优秀,包括MUGE、Flickr30K-CN等。结合其官方API,用户可轻松实现多场景中的图文转换与识别。详细信息和实施教程可在GitHub获取。
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