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专为时尚领域优化的对比语言视觉学习模型

FashionCLIPCLIPHugging Face模型时尚行业Github开源项目

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。

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介绍相关项目
CLIP-convnext_large_d_320.laion2B-s29B-b131K-ft-soup - ConvNeXt-Large CLIP模型提升零样本图像分类性能
CLIPConvNeXtGithubHuggingface图像分类开源项目机器学习模型零样本学习
本模型基于LAION-2B数据集训练,采用320x320分辨率的ConvNeXt-Large架构和权重平均技术。在ImageNet-1k零样本分类任务上,准确率达到76.9%,超越了256x256分辨率版本。模型效率高于OpenAI的L/14-336,可应用于零样本图像分类、图文检索等任务。该项目为研究人员提供了强大的视觉-语言表征工具,助力探索大规模多模态模型。
bioclip - 生物分类视觉模型提升物种识别精度
BioCLIPGithubHuggingface开源项目模型濒危物种生物分类视觉模型进化生物学
BioCLIP是一个基于CLIP架构的生物学视觉模型，利用包含超过45万分类单元的数据集，在生物分类测试中表现超过基准16%-17%。它能学习与生命树一致的层次表示，支持生物学家进行新物种和相似生物的发现。
CLIP-ViT-H-14-laion2B-s32B-b79K - 基于LAION-2B数据集的多功能视觉-语言模型
CLIPGithubHuggingfacezero-shot图像分类开源项目数据集机器学习模型
CLIP-ViT-H-14-laion2B-s32B-b79K是基于LAION-2B数据集训练的视觉-语言模型。该模型在ImageNet-1k上达到78.0%的零样本Top-1准确率,适用于图像分类、图像文本检索等任务。此外,它还支持图像分类微调、线性探测和图像生成指导等下游应用。研究人员可借助该模型探索零样本图像分类技术,并评估其潜在影响。
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。
vit_large_patch14_clip_224.openai - 探索OpenAI提出的CLIP模型在计算机视觉任务中零样本分类的潜力
CLIPGithubHuggingface偏见公平性开源项目模型计算机视觉零样本学习
OpenAI开发的CLIP模型通过对比损失训练大量的图像与文本对展示了其在计算机视觉任务中实现零样本分类的能力。这一模型尤其适合AI研究人员用以深入理解计算机视觉模型的鲁棒性及泛化能力，同时关注于它的潜在局限与偏见。尽管在细粒度分类和对象计数任务中存在不足，CLIP提供了对于模型在不同任务表现及相关风险的深入认知。需要注意的是，CLIP模型并不适用于商业用途，且其数据训练主要基于英语环境。
CLIP-convnext_xxlarge-laion2B-s34B-b82K-augreg - 基于LAION-2B数据集的卷积神经网络达到79%零样本分类准确率
CLIPConvNextGithubHuggingface图像分类开源项目机器学习模型神经网络
CLIP ConvNeXt-XXLarge是一个在LAION-2B数据集上训练的大规模视觉语言模型，总参数量12亿，图像分辨率256x256。模型采用ConvNeXt-XXLarge图像结构和ViT-H-14规模的文本编码器，在ImageNet零样本分类上达到79%准确率。主要应用于图像分类、检索等研究任务。
ViT-L-16-HTxt-Recap-CLIP - 对比图文模型在零样本图像分类中的新进展
CLIPGithubHuggingfaceLLaMA-3图像分类对比学习开源项目数据集偏见模型
这个模型利用Recap-DataComp-1B数据集训练，旨在实现零样本图像分类。通过OpenCLIP库，用户能够编码和分类图像与文本。模型的数据源自网络抓取并经过重新标注，可能会包含偏见或不准确之处，请在使用时注意这些风险。更多数据集详情可以查阅数据集卡片页面。
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。
TinyCLIP-ViT-40M-32-Text-19M-LAION400M - 基于亲和力模仿和权重继承的CLIP模型压缩方法
GithubHuggingfaceLAION400MTinyCLIP图像识别开源项目模型模型压缩深度学习
TinyCLIP是一种用于压缩大规模语言-图像预训练模型的跨模态蒸馏方法，采用亲和力模仿和权重继承技术。实验显示，TinyCLIP ViT-45M/32使用ViT-B/32一半的参数达到相似的零样本性能；TinyCLIP ResNet-19M在参数量减少50%的情况下，推理速度提升2倍，在ImageNet数据集上实现56.4%的准确率。
yolos-fashionpedia - 时尚领域物品检测的精细化模型
FashionpediaGithubHuggingfaceYOLOS开源项目时尚模型模型微调物体检测
该模型专注于时尚领域的目标检测，识别多种服饰及配饰类别，包括衬衫、外套、帽子、鞋等。采用微调后的YOLOS架构，并使用Fashionpedia数据集训练，为时尚分析提供准确的识别功能。实现细节可在项目源码查看。
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