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LAION

开源机器学习资源与数据集提供平台

LAION作为非营利组织,提供开放机器学习资源,包括大规模数据集、工具和模型。平台主要产品有LAION-400M、LAION-5B图像文本对数据集,CLIP视觉转换器模型和LAION-Aesthetics美学筛选子集。LAION致力于推动开放式机器学习研究,鼓励资源重复利用,支持环保理念和公共教育发展。

CLIP-ViT-B-16-laion2B-s34B-b88K - 基于LAION-2B数据集训练的CLIP零样本图像分类模型
CLIPGithubHuggingfaceLAION-2B图像分类多模态模型开源项目模型零样本学习
CLIP-ViT-B-16-laion2B-s34B-b88K是基于LAION-2B英文数据集训练的CLIP ViT-B/16模型,在ImageNet-1k上达到70.2%的零样本Top-1准确率。该模型适用于零样本图像分类、图像文本检索等任务,也可用于图像分类微调、线性探测分类和图像生成引导等下游任务。本模型主要面向研究用途,不适合直接应用于商业场景。
lablab.ai - 全球AI创新者协作与学习平台
AI创业AI创新AI工具AI应用开发AI黑客马拉松人工智能社区
lablab.ai是全球领先的AI创新社区平台,汇聚开发者、创业者和AI爱好者。平台组织AI黑客马拉松,提供前沿技术资源和教程,举办多样化竞赛活动。通过培育充满活力的AI创新生态系统,lablab.ai助力参与者实现创意,推动AI技术发展和应用。
CLIP-convnext_base_w-laion2B-s13B-b82K-augreg - ConvNeXt-Base架构的CLIP模型用于高效图像分类
CLIPConvNeXtGithubHuggingfaceLAION-5B图像检索开源项目模型零样本图像分类
该项目提供了一系列基于ConvNeXt-Base架构的CLIP模型,在LAION-5B数据集子集上训练。这些模型作为ViT和ResNet的替代方案,在模型规模和图像分辨率方面展现出良好的可扩展性。经过13B样本训练,模型在ImageNet零样本分类任务中达到70.8%以上的top-1准确率,体现出较高的样本效率。这些模型可应用于零样本图像分类、图像文本检索等多种任务。
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。
lilac - 开源解决方案促进AI数据探索与质量管理
AI训练GithubLilac开源项目数据探索数据质量控制数据集处理
Lilac是一个开源的AI数据处理工具,专注于数据集的探索、管理和质量控制。它提供交互式数据探索、LLM驱动的搜索、聚类和标注功能,支持本地运行和云端处理。Lilac能够优化数据集,降低AI训练成本,并支持语义搜索和概念搜索等高级特性。该工具已被Cohere和Databricks等公司采用,用于改善预训练和微调数据的质量。
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。
Open DeepLearning - AI学习资源库,探索人工智能无限可能
AI工具AI资源Open DeepLearning人工智能教育资源深度学习
Open DeepLearning是一个综合性人工智能资源库,致力于提供AI领域的全面指南。平台汇集了丰富的免费AI资源,涵盖深度学习、机器学习等领域的书籍、课程、论文、指南、文章、教程和笔记本等多种形式。作为AI学习的重要参考平台,Open DeepLearning为研究者、学生和开发者提供系统化的学习材料,助力用户深入探索AI技术,获取所需的知识和工具。通过精心组织的内容结构和特色功能如AI Portal Gun,平台让AI学习变得更加便捷和高效,引领用户探索人工智能的无限可能。
ml-visuals - 免费获取开源机器学习视觉素材
GithubGoogle幻灯片ML Visualsdair.ai开源项目机器学习科学传播
ML Visuals 是由 dair.ai 社区发起的开源项目,提供超过100个由社区贡献的专业视觉和图形资料,用于支持科学交流。这些资源可用于机器学习演示或博客文章,广泛应用于学术研究和教学等多种场景。
Liner.ai - 无需编程快速创建和部署机器学习应用的工具
AI工具AI模型训练数据导入无代码开发机器学习模型部署
Liner.ai是一款免费的无需编程的机器学习工具,用户可轻松训练和部署模型。提供图像、文本、音频分类等多种项目模板,只需导入数据并一键训练,即可将模型导出至各种平台。工具经过优化,支持CPU训练,模型可用于移动设备。注重数据隐私,所有处理在本地完成。
CLIP-ViT-B-32-roberta-base-laion2B-s12B-b32k - 零样本图像识别与跨模态检索应用
CLIP ViT-B/32GithubHuggingfaceOpenCLIP图像分类开源项目模型模型评估训练数据
该模型基于OpenCLIP,并利用LAION-5B中的LAION-2B英文子集进行训练,实现了有效的零样本图像分类和跨模态检索。在ImageNet、MSCOCO和Flickr30k测试集上的表现优于基线,适用于图像分类和生成等任务。训练过程中采用32k批次大小处理12B训练样本,并通过VTAB+、COCO和Flickr等数据集进行评估。
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