jina-clip-v1

集成文本图像检索与文本相似度分析的多模态嵌入模型

文本检索 Huggingface 模型 Github Jina AI 开源项目多模态嵌入图像检索 CLIP

jina-clip-v1是Jina AI开发的英语多模态嵌入模型，支持高效文本-图像和文本-文本检索。它结合了传统文本嵌入和跨模态模型的优势，适用于多模态检索增强生成应用。该模型在Flickr和MSCOCO跨模态检索任务中表现出色，文本相似度评估能力也与专业文本嵌入模型相当。

文档

marqo-fashionCLIP - 基于CLIP的时尚图像检索与分类开源模型

GithubHuggingfaceMarqo-FashionCLIP图像分类多模态检索开源项目性能评估时尚搜索模型

Marqo-FashionCLIP是一个基于CLIP架构的时尚图像检索和分类模型。模型采用广义对比学习技术，支持处理文本描述、类别、风格、颜色和材质等多维度特征。在Atlas、DeepFashion等6个公开数据集的评测中，该模型在文本到图像检索、类别分类等任务上取得了优异表现。开发者可通过Hugging Face、OpenCLIP或Transformers.js等框架使用此模型。

clip4clip-webvid150k - 改进视频检索精度的解决方案

CLIP4ClipGithubHugging FaceHuggingfaceWebVid开源项目模型模型评估视频检索

CLIP4Clip结合CLIP模型和WebVid数据集，成功在视频文本检索中提高精度，利用150,000个视频文本对的训练提升性能。此模型擅长处理大规模视频数据，具备视觉-时间概念学习能力，适合高效视频搜索应用。其架构支持文本到视频的快速检索，提升搜索效率。

clip-retrieval - 构建高效图像和文本检索系统的开源工具

Githubclip-retrieval图像嵌入开源项目文本嵌入机器学习语义搜索

clip-retrieval 提供一个建立语义搜索系统的强大工具，使得用户能够迅速实现图像和文本的嵌入计算及索引构建。该项目能在20小时内处理超过1亿的图文嵌入，支持远程查询、数据过滤以及简洁的前端用户界面，适用于学术研究和商业应用。

CLIP-ViT-H-14-frozen-xlm-roberta-large-laion5B-s13B-b90k - CLIP架构多语言视觉语言模型实现高效零样本图像分类与检索

CLIPGithubHuggingfaceLAION-5B图像分类多语言模型开源项目模型零样本学习

这是一个基于CLIP架构的多语言视觉语言模型,在LAION-5B数据集上训练。模型结合了冻结的ViT-H/14视觉结构和XLM-RoBERTa大型文本模型,在多语言零样本图像分类和检索任务中表现优异。适用于零样本图像分类、图文检索等应用,也支持下游任务微调。该模型在英语及其他语言中均展现出强大性能,为跨语言视觉AI应用提供了有力支持。

jina-embeddings-v2-base-zh - 基于Transformer的中文文本向量模型，适用于语义检索和相似度计算

GithubHuggingfacefeature-extractionsentence-transformers句子相似度开源项目模型模型评估自然语言处理

基于Transformer架构的中文文本向量模型，支持句子相似度计算、文本分类、检索和重排序功能。在MTEB中文基准测试中完成了医疗问答、电商等领域的评估，支持中英双语处理，采用Apache-2.0开源许可证。

jina-embeddings-v2-base-de - 德英双语文本嵌入模型，优化跨语言相似度计算和检索

GithubHuggingfaceMTEBsentence-transformers开源项目数据分析文本分类模型模型评估

jina-embeddings-v2-base-de是一款针对德语和英语的双语文本嵌入模型。该模型在MTEB基准测试中表现出色，尤其在文本分类、检索和聚类任务中效果显著。模型不仅能处理德语文本，还支持德英跨语言相似度计算，适用于多语言文本检索和相似度匹配等场景。

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-L-14-laion2B-s32B-b82K - CLIP-ViT-L-14模型实现高效零样本图像分类和检索

CLIPGithubHuggingfaceLAION-2B图像分类开源项目模型视觉语言模型零样本学习

CLIP-ViT-L-14-laion2B-s32B-b82K模型基于LAION-2B英语数据集训练，在ImageNet-1k上实现75.3%的零样本top-1准确率。它支持零样本图像分类和图文检索等任务，是研究零样本图像分类的重要工具。该模型在JUWELS Booster超级计算机上完成训练，为计算机视觉研究提供了新的可能性。

metaclip-b16-fullcc2.5b - CLIP训练数据解构与MetaCLIP模型应用

CommonCrawlGithubHugging FaceHuggingfaceMetaCLIP图像分类开源项目数据管理模型

MetaCLIP模型利用25亿个CommonCrawl数据点，在共享嵌入空间中实现图像与文本的链接应用。实现零样本图像分类、文本驱动的图像检索及图像驱动的文本检索。《Demystifying CLIP Data》论文揭示了CLIP数据训练方法，促进多模态应用发展。

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。

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