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日语CLIP模型实现跨模态文本图像语义匹配

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。
clip-ViT-B-32-multilingual-v1 - CLIP-ViT-B-32多语言模型实现文本图像向量映射和跨语言搜索
CLIPGithubHuggingfacesentence-transformers图像搜索多语言模型开源项目模型零样本分类
CLIP-ViT-B-32-multilingual-v1是OpenAI CLIP-ViT-B32模型的多语言拓展版本。该模型能将50多种语言的文本和图像映射到同一向量空间,支持多语言图像搜索和零样本图像分类。通过sentence-transformers库,用户可以方便地使用该模型。模型采用多语言知识蒸馏技术,将CLIP原始向量空间对齐到多语言空间。这为跨语言图像搜索和理解提供了有力支持,是图像-文本多语言处理的有效工具。
japanese-cloob-vit-b-16 - 基于CLOOB的日语图像文本融合模型
CLOOBGithubHuggingfacerinna人工智能开源项目模型自然语言处理计算机视觉
这是一个专为日语开发的CLOOB(对比离一升压)模型,用于图像和文本的融合处理。模型采用ViT-B/16架构作为图像编码器,12层BERT作为文本编码器,并在CC12M数据集上进行训练。该模型提供了简单的使用方法和实现示例,可应用于图像识别和自然语言处理任务。模型在Apache 2.0许可下发布,允许用于研究和商业用途。
chinese-clip-vit-base-patch16 - 中文数据驱动的多模态对比学习工具
Chinese-CLIPGithubHuggingface图像识别多模态检索开源项目模型深度学习零样本学习
项目通过ViT和RoBERTa实现了中文CLIP模型,支持图像和文本的嵌入计算及相似性分析,具备零样本学习和图文检索功能。该模型在多项基准测试中表现优秀,包括MUGE、Flickr30K-CN等。结合其官方API,用户可轻松实现多场景中的图文转换与识别。详细信息和实施教程可在GitHub获取。
ViT-B-32__openai - CLIP模型的ONNX导出版本用于图像和文本嵌入生成
CLIPGithubHuggingfaceImmich图像编码器开源项目文本编码器模型自托管照片库
ViT-B-32__openai项目是CLIP模型的ONNX导出版本,将视觉和文本编码器分离为独立模型。这种设计适用于生成图像和文本嵌入,特别针对Immich自托管照片库。该项目可用于处理大量图像和文本数据,有助于改进图像检索和跨模态搜索功能。
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。
CLIP-ViT-B-32-256x256-DataComp-s34B-b86K - 基于DataComp训练的CLIP多模态视觉语言模型
CLIPDataComp-1BGithubHuggingfaceViT-B-32图像分类开源项目机器学习模型
CLIP ViT-B/32是一个在DataComp-1B数据集上训练的视觉语言模型,通过OpenCLIP框架实现。模型在ImageNet-1k分类任务中实现72.7%零样本准确率,支持图像分类、跨模态检索等研究任务。该开源项目为计算机视觉研究提供了重要的实验基础
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。
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。
ViT-L-14-CLIPA-datacomp1B - CLIPA-v2模型实现低成本高性能零样本图像分类
CLIPAGithubHuggingfaceOpenCLIP对比学习开源项目模型视觉语言模型零样本图像分类
ViT-L-14-CLIPA-datacomp1B是一个基于CLIPA-v2架构的视觉-语言模型,在datacomp1B数据集上训练。该模型采用对比学习方法,能够进行零样本图像分类,在ImageNet上实现81.1%的准确率。通过OpenCLIP库,用户可以方便地进行图像和文本的特征编码。这个模型不仅性能优异,还具有训练成本低的特点,为计算机视觉研究提供了新的发展方向。
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