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GLIP

视觉语言预训练模型实现高效零样本和小样本物体检测

GLIP是一种视觉语言预训练模型,在零样本和小样本物体检测任务中表现优异。该模型在COCO和LVIS等标准基准测试中超越了多个有监督基线。GLIP还具有出色的迁移能力,在13个下游物体检测任务中,少样本GLIP可与全监督Dynamic Head模型媲美。项目提供预训练、零样本评估和微调等功能的代码实现,以及多个预训练模型。

ViT-SO400M-14-SigLIP-384 - 采用SigLIP技术的大规模视觉-语言预训练模型
GithubHuggingfaceSigLIPViT-SO400M-14WebLI图像文本对比开源项目模型零样本图像分类
ViT-SO400M-14-SigLIP-384是一个在WebLI数据集上训练的大规模视觉-语言预训练模型。该模型采用SigLIP(Sigmoid Loss for Language-Image Pre-training)技术,适用于对比学习和零样本图像分类任务。模型提供了与OpenCLIP和timm库的兼容性,支持图像和文本编码。研究人员可将其应用于图像分类、检索等多种视觉-语言任务中。
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。
clip-vit-base-patch32 - OpenAI CLIP模型实现零样本图像分类的视觉语言预训练
CLIPGithubHuggingfaceOpenAI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,使用ViT-B/32和Transformer架构分别作为图像和文本编码器。通过对比学习训练,CLIP能实现零样本图像分类等任务,在多项计算机视觉基准测试中表现优异。尽管在细粒度分类和物体计数方面存在局限,CLIP为研究人员提供了探索模型鲁棒性和泛化能力的重要工具。
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。
plip - 病理学视觉语言基础模型 革新AI分析
AIGithubPLIP开源项目病理学视觉语言模型预训练模型
PLIP是首个针对病理AI的视觉和语言基础模型,通过大规模预训练实现病理图像和文本描述的特征提取。作为CLIP模型的改进版,PLIP支持图像文本编码和相似度计算,可通过多种API方式使用。该模型为病理图像分析提供新的研究工具,助力医疗AI在病理诊断和研究中的应用。
blip-itm-large-flickr - 多任务视觉-语言理解与生成模型
BLIPGithubHuggingface图像-文本匹配图像描述开源项目机器学习模型语言-图像理解
BLIP是一个视觉-语言预训练框架,利用Flickr30k数据集提升图像-文本匹配性能。通过合成标题的生成与过滤机制,减少噪声数据对结果的影响。BLIP在多项任务上表现出色,包括图像-文本检索、图像标题生成和视觉问答,此外,还具备视频语言任务的泛化能力。该模型支持条件与无条件的图像标题生成,应用灵活多样。
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。
siglip-base-patch16-512 - 采用Sigmoid损失函数的开源计算机视觉模型
GithubHuggingfaceSigLIP图像分类图文匹配开源项目模型深度学习计算机视觉
SigLIP在CLIP架构基础上改进了损失函数设计,使用Sigmoid损失函数处理图像-文本对训练。该模型在WebLI数据集上预训练,支持512x512分辨率的图像输入,主要应用于零样本图像分类和图文检索。相比CLIP,新的损失函数无需全局相似度归一化,使模型在不同批量规模下都能保持稳定表现。
CLIP-ViT-g-14-laion2B-s12B-b42K - 用于零样本图像分类的先进研究工具
CLIP ViT-g/14GithubHuggingfaceLAION-5B图像分类多模态模型开源项目模型零样本学习
该模型专为研究社区而设计,采用LAION-5B数据集中的英语子集进行训练。它帮助研究人员探索零样本与任意图像分类的可能性,适用于跨学科的研究。该模型仅推荐用于研究目的,不适合用于商业化或未经测试的环境,并强调确保其安全和适当使用。
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。
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