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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。

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。
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-B-32-DataComp.XL-s13B-b90K - 基于DataComp-1B训练的CLIP图像分类模型
CLIPDataCompGithubHuggingface人工智能图像分类开源项目机器学习模型
CLIP ViT-B/32是一个使用DataComp-1B数据集训练的图像分类模型,在ImageNet-1k测试中达到72.7%零样本分类准确率。模型支持图像分类、图像文本检索等功能,主要面向多模态机器学习研究使用。
fashion-clip - 专为时尚领域优化的对比语言视觉学习模型
CLIPFashionCLIPGithubHugging Face开源项目时尚行业模型
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。
ViTamin - 推动计算机视觉进入新时代的可扩展视觉语言模型
GithubViTamin图像处理开源项目深度学习视觉语言模型计算机视觉
ViTamin是一系列可扩展的视觉语言模型,在图像分类、开放词汇检测和分割等任务上取得突破。以436M参数量在DataComp-1B数据集训练,实现82.9%的ImageNet零样本准确率。在7个开放词汇分割基准测试中创新纪录,并提升大型多模态模型能力。获timm和OpenCLIP官方支持,提供简单接口。ViTamin为计算机视觉领域带来新的可能性。
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。
DFN2B-CLIP-ViT-B-16 - 自动化数据过滤技术优化对比学习模型
CLIPGithubHuggingfaceOpenCLIPZero-Shot对比学习开源项目数据过滤模型
DFN2B-CLIP-ViT-B-16通过Data Filtering Networks从12.8B对未筛选的数据中选出优质样本,提升CLIP模型训练效果。该模型在ImageNet 1k、CIFAR-10等数据集上表现优异,平均精度为0.609232,支持OpenCLIP,增强了图像与文本匹配能力。特别适合需要提升零样本图像分类准确性的用户。
ViT-L-16-SigLIP-256 - 用于零样本图像分类的对比式图像文本模型
GithubHuggingfaceSigLIPWebLI对比学习开源项目模型语言图像预训练零样本图像分类
模型以WebLI数据集进行训练,兼容OpenCLIP与timm库,支持图像与文本的任务。通过SigLIP方法增强语言与图像的预训练能力,实现零样本图像分类。该模型由JAX格式转为PyTorch,更易集成至现有机器学习流程,具备多平台适应性。
XLM-Roberta-Large-Vit-B-16Plus - 支持50多种语言的多模态视觉语言模型
GithubHuggingfaceXLM-Roberta图像识别多语言CLIP开源项目机器学习模型自然语言处理
XLM-Roberta-Large-Vit-B-16Plus是一个多语言视觉语言模型,扩展了CLIP模型至50多种语言。该模型包含多语言文本编码器,可与Vit-B-16Plus图像编码器协同工作。在多语言MS-COCO数据集的文本-图像检索任务中,它在11种语言中均表现出色。模型能够从多语言文本和图像中提取特征向量,适用于跨语言的图像文本匹配应用。
BiomedCLIP-PubMedBERT_256-vit_base_patch16_224 - 基于PubMedBERT的生物医学视觉语言基础模型
BiomedCLIPGithubHuggingfacePubMedBERT图像分类开源项目模型生物医学视觉语言处理
BiomedCLIP是一个生物医学视觉语言基础模型,集成了PubMedBERT和Vision Transformer技术。该模型通过1500万医学图像-文本对的预训练,能够执行跨模态检索和图像分类等任务。在多个标准数据集上,BiomedCLIP显著提升了性能基准。这一模型为生物医学视觉语言处理研究奠定了坚实基础,在放射学等领域具有广泛应用前景。
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