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siglip-base-patch16-256

改进CLIP的多模态预训练模型SigLIP

SigLIP是一个基于CLIP改进的多模态预训练模型。它使用Sigmoid损失函数,在WebLI数据集上以256x256分辨率训练。相比CLIP,SigLIP在小批量和大规模批处理中都表现更好,适用于零样本图像分类和图像-文本检索任务。模型在多个基准测试中超越了CLIP,为图像-文本预训练领域带来了新进展。

fashion-clip - 专为时尚领域优化的对比语言视觉学习模型
CLIPFashionCLIPGithubHugging Face开源项目时尚行业模型
FashionCLIP是一个为时尚行业优化的CLIP模型,用于提升商品检索、分类和时尚分析的表现。通过超过70万对图像和文本数据进行微调,FashionCLIP在零样本场景下表现出色。更新版FashionCLIP 2.0采用更多训练数据,显著提高了FMNIST、KAGL和DEEP数据集的性能。项目提供开源代码和模型权重,可在Hugging Face上获取,并支持多种API和教程便于上手。
CLIP-ViT-B-32-DataComp.XL-s13B-b90K - 基于DataComp-1B训练的CLIP图像分类模型
CLIPDataCompGithubHuggingface人工智能图像分类开源项目机器学习模型
CLIP ViT-B/32是一个使用DataComp-1B数据集训练的图像分类模型,在ImageNet-1k测试中达到72.7%零样本分类准确率。模型支持图像分类、图像文本检索等功能,主要面向多模态机器学习研究使用。
DFN5B-CLIP-ViT-H-14 - 高性能图像-文本对比学习模型
CLIPDFN-5BGithubHuggingface图像分类开源项目模型深度学习计算机视觉
DFN5B-CLIP-ViT-H-14是一个基于CLIP架构的图像-文本对比学习模型,通过DFN技术从430亿图像-文本对中筛选出50亿高质量样本进行训练。模型在39个图像分类基准测试中表现优异,平均准确率达69.8%。支持零样本图像分类和跨模态检索,可与OpenCLIP无缝集成。这一模型为计算机视觉和自然语言处理领域提供了有力支持,适用于多种研究和应用场景。
chinese-clip-vit-huge-patch14 - 基于ViT-H/14和RoBERTa的中文图文对比学习模型
Chinese-CLIPGithubHuggingface中文数据集图像编码器开源项目文本编码器检索模型
chinese-clip-vit-huge-patch14是一个基于ViT-H/14和RoBERTa-wwm-large的中文CLIP模型,在大规模中文图文数据上训练,表现卓越。支持在MUGE、Flickr30K-CN和COCO-CN等数据集中的图文检索和零样本分类。提供API实现简便的图文特征提取及相似度计算,详情请参见GitHub仓库。
owlv2-base-patch16 - 零样本文本对象检测,提高计算机视觉的识别效果
CLIPGithubHuggingfaceOWLv2图像编码器开放词汇物体检测开源项目模型零样本目标检测
OWLv2是一种多模态模型,通过结合CLIP的骨干和ViT样的Transformer,实现零样本文本对象检测。通过去除视觉模型的代币池层,并加入轻量级的分类和框头部,提升开放词汇分类的效果。使用公开的图像-文本数据集训练和微调,旨在优化图像与文本的匹配度。该模型目标帮助研究人员探索计算机视觉模型的鲁棒性和泛化性能,特别适用于未标注对象的识别领域,主要受众为AI研究人员
clip-rsicd-v2 - 专为遥感图像优化的零样本分类和检索模型
CLIPGithubHuggingfaceTransformer图像检索开源项目模型遥感图像零样本分类
clip-rsicd-v2是一个基于CLIP的微调模型,专注于提升遥感图像的零样本分类和检索能力。该模型采用ViT-B/32架构和掩码自注意力Transformer分别作为图像和文本编码器。通过在RSICD、UCM和Sydney等遥感数据集上训练,clip-rsicd-v2在多项检索任务中显著超越原始CLIP模型。研究人员可利用此模型深入探究计算机视觉模型的鲁棒性和泛化能力。
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。
blip-image-captioning-large - BLIP框架驱动的先进图像描述模型
BLIPGithubHuggingface图像描述多模态学习开源项目模型自然语言处理视觉语言预训练
blip-image-captioning-large是基于BLIP框架的图像描述模型,采用ViT大型骨干网络和COCO数据集预训练。它支持条件和无条件图像描述,在图像-文本检索、图像描述和视觉问答等任务中表现卓越。该模型具有出色的泛化能力,支持CPU和GPU(含半精度)推理,为图像理解和生成研究提供了有力工具。
internlm-xcomposer2d5-clip - 结合InternLM、Xcomposer和CLIP的多模态AI开源模型
Apache 2.0GithubHuggingface开发者开源协议开源项目模型版权软件许可
internlm-xcomposer2d5-clip是一个结合InternLM、Xcomposer和CLIP技术的开源多模态AI模型。该项目能够处理文本、图像等多种数据类型,支持复杂的跨模态任务。模型采用Apache 2.0许可证发布,为研究人员和开发者提供了灵活的使用空间。
DFN5B-CLIP-ViT-H-14-378 - 大规模数据筛选优化的视觉语言预训练系统
CLIPGithubHuggingface图像分类开源项目数据过滤网络机器学习模型计算机视觉
DFN5B-CLIP-ViT-H-14-378是一款基于CLIP架构的视觉语言模型,采用数据过滤网络(DFN)技术从43B未筛选的图像-文本对中提取5B高质量数据进行训练。该模型在多项视觉任务中表现优异,平均准确率达70.94%。支持零样本图像分类,可与OpenCLIP框架无缝集成,为计算机视觉和自然语言处理研究提供了高性能的预训练模型基础。
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