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CLIP-ViT-B-32-roberta-base-laion2B-s12B-b32k

零样本图像识别与跨模态检索应用

该模型基于OpenCLIP,并利用LAION-5B中的LAION-2B英文子集进行训练,实现了有效的零样本图像分类和跨模态检索。在ImageNet、MSCOCO和Flickr30k测试集上的表现优于基线,适用于图像分类和生成等任务。训练过程中采用32k批次大小处理12B训练样本,并通过VTAB+、COCO和Flickr等数据集进行评估。

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_patch32_clip_384.openai_ft_in12k_in1k - 采用ViT技术的视觉Transformer模型
Fine-tuningGithubHuggingfaceVision Transformertimm图像分类开源项目模型预训练
这款视觉Transformer图像分类模型由OpenAI基于WIT-400M数据集使用CLIP技术预训练,并经过ImageNet-12k和ImageNet-1k数据集微调。作为一种强大的图像分类和嵌入模型,其参数量达88.3M,计算量为12.7 GMACs,设计用于384x384图像。支持通过`timm`库接口调用,满足多种视觉任务需求,在图像识别和分析领域表现出稳定性能。
Chinese-CLIP - 中文多模态嵌入和检索性能优化的领先方案
Chinese-CLIPGithub图文特征提取开源项目模型下载跨模态检索零样本图像分类
Chinese-CLIP项目,基于大规模中文图文对数据,专门针对中文领域的特点进行优化,提供高效的图文特征计算与相似度测算,实现零样本分类和跨模态检索。该项目改进了多个模型,包括ViT与ResNet结构,并在多个公开数据集上展示了显著的性能提升,为中文处理场景下的企业和研究者提供强大工具。
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。
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-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。
Long-CLIP - CLIP模型长文本处理能力升级 显著提升图像检索效果
AI模型CLIPGithubLong-CLIP开源项目文本-图像检索零样本分类
Long-CLIP项目将CLIP模型的最大输入长度从77扩展到248,大幅提升了长文本图像检索性能。在长标题文本-图像检索任务中,R@5指标提高20%;传统文本-图像检索提升6%。这一改进可直接应用于需要长文本处理能力的各类任务,为图像检索和生成领域带来显著进展。
clip-vit-base-patch32 - 使用Xenova/clip-vit-base-patch32实现Transformers.js的零样本图像分类
GithubHuggingfaceJavaScript库ONNXTransformers.jsopenai/clip-vit-base-patch32图像分类开源项目模型
在Transformers.js中实现ONNX权重兼容性,支持进行零样本图像分类,使用模型Xenova/clip-vit-base-patch32。通过简单的npm安装Transformers.js库,利用pipeline API实现图像和标签的高效匹配。此项目旨在为WebML的未来发展提供一个过渡方案,建议将模型转换为ONNX格式以便于网络使用。
TinyCLIP-ViT-8M-16-Text-3M-YFCC15M - 高效压缩CLIP模型的跨模态蒸馏方法
CLIPGithubHuggingfaceTinyCLIP图像分类开源项目模型视觉语言预训练跨模态蒸馏
TinyCLIP是一种创新的跨模态蒸馏方法,专门用于压缩大规模语言-图像预训练模型。该方法通过亲和力模仿和权重继承两项核心技术,有效利用大规模模型和预训练数据的优势。TinyCLIP在保持comparable零样本性能的同时,显著减少了模型参数,实现了速度和精度的最佳平衡。这一技术为高效部署CLIP模型提供了实用解决方案,在计算资源受限的场景下尤其有价值。
ViT-B-16-SigLIP - 基于WebLI数据集的SigLIP视觉语言模型
GithubHuggingfaceSigLIPViT-B-16WebLI图像文本对比开源项目模型零样本图像分类
ViT-B-16-SigLIP是一个在WebLI数据集上训练的视觉语言模型,使用Sigmoid损失函数进行预训练。该模型支持对比学习和零样本图像分类任务,可通过OpenCLIP和timm库使用。ViT-B-16-SigLIP在图像-文本对齐和特征提取方面具有良好性能,适用于计算机视觉和自然语言处理的交叉应用研究。
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