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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。

clip4clip-webvid150k - 改进视频检索精度的解决方案
CLIP4ClipGithubHugging FaceHuggingfaceWebVid开源项目模型模型评估视频检索
CLIP4Clip结合CLIP模型和WebVid数据集,成功在视频文本检索中提高精度,利用150,000个视频文本对的训练提升性能。此模型擅长处理大规模视频数据,具备视觉-时间概念学习能力,适合高效视频搜索应用。其架构支持文本到视频的快速检索,提升搜索效率。
StreetCLIP - 开域图像地理定位的高性能零样本学习模型
GithubHuggingfaceOpenAIStreetCLIP图像地理定位城市场景开源项目模型零样本学习
StreetCLIP是一个在开域图像地理定位中实现零样本学习的预训练模型,基于OpenAI的CLIP ViT,通过1.1百万街景图像进行训练,与传统监督模型相比具有更优性能,适用于城市和乡村环境。该模型能够将图像特征与特定地理位置关联,可应用于建筑分析、自然环境监测、基础设施检查等多种领域,并有助于导航和自动驾驶技术的改进。
CLIP-convnext_base_w-laion_aesthetic-s13B-b82K - LAION-5B训练的ConvNeXt-Base CLIP模型
CLIPConvNextGithubHuggingface图像分类开源项目数据集机器学习模型
ConvNeXt-Base架构的CLIP模型在LAION-5B子集上完成训练,支持256x256和320x320两种图像分辨率。在ImageNet零样本分类评测中取得70.8%-71.7%的top-1准确率,样本效率超过同规模ViT-B/16模型。该模型主要用于研究领域,可执行零样本图像分类和图文检索等任务。
MetaCLIP - CLIP模型数据处理优化工具
CLIPGithubMetaCLIP图像文本对开源项目数据清洗预训练模型
MetaCLIP是一个改进CLIP模型数据处理的开源项目。它提出了一种新的数据筛选算法,无需依赖现有模型即可从头整理数据。该项目强调数据质量,提供了可扩展到CommonCrawl全数据集的方法。MetaCLIP公开训练数据分布,提高了透明度,并为CLIP模型提供标准化的实验设置,便于控制实验和公平比较。
CLIP-convnext_base_w-laion2B-s13B-b82K - ConvNeXt CLIP模型在ImageNet零样本分类中达到70.8%以上准确率
CLIPConvNeXtGithubHuggingfaceLAION-5BOpenCLIP开源项目模型零样本图像分类
这是一系列基于LAION-5B数据集训练的CLIP ConvNeXt-Base模型。经过13B样本训练后,模型在ImageNet零样本分类中实现了70.8%以上的Top-1准确率,显示出比ViT-B/16更高的样本效率。模型使用timm的ConvNeXt-Base作为图像塔,并探索了增强图像增强和正则化的效果。作为首个在CLIP ViT-B/16和RN50x4规模下训练的ConvNeXt CLIP模型,它为零样本图像分类研究提供了新的选择。
clip - Habana Gaudi HPU优化的视觉语言模型配置与训练方案
CLIPGithubHugging FaceHuggingfaceOptimum Habana人工智能开源项目模型模型训练
Optimum Habana为Habana Gaudi处理器(HPU)提供了CLIP模型的优化配置,实现与Hugging Face库的集成。支持单机和多HPU环境下的模型操作,包含自定义AdamW、梯度裁剪和混合精度训练等优化。项目提供COCO数据集微调示例,展示了如何充分利用HPU性能进行视觉语言模型训练。
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。
vit-gpt2-image-captioning - ViT-GPT2结合的智能图像描述生成模型
GithubHuggingfacetransformers图像描述开源项目模型深度学习自然语言处理计算机视觉
vit-gpt2-image-captioning是一个结合视觉Transformer和GPT-2的图像描述生成模型。该模型能准确识别图像内容并生成对应文本描述,支持多种图像输入方式,易于集成应用。项目提供简单使用示例和Transformers pipeline部署方法,为开发者提供了实用的开源图像描述解决方案。
clip-as-service - 一种低延迟、高可扩展性的用于嵌入图像和文本的服务
CLIP-as-serviceGithub图像嵌入多模态解决方案开源项目文本嵌入神经搜索
CLIP-as-service是一款以神经网络为基础,专注于提供高效且易于扩展的图像和文本嵌入服务。其面向大规模数据处理,支持多种并发请求,适合集成到各种神经网络搜索框架中。这个服务通过简洁的API和自动负载均衡,让用户无需深厚技术背景即可便捷使用。同时,该服务能与Jina和DocArray等神经搜索生态系统紧密结合,助力开发者快速部署多模态和跨模态应用。
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。
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