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plip

基于CLIP模型的Python图像处理库 专注零样本分类研究

plip是一个基于OpenAI CLIP模型的Python图像处理库,专注于零样本图像分类研究。该工具为AI研究人员提供了探索模型鲁棒性和泛化性的平台。目前仅支持英语环境,主要用于研究目的。使用时需注意在特定分类体系下进行充分的领域测试,不建议直接部署到生产环境。

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。
siglip-base-patch16-256-multilingual - 基于Sigmoid损失函数的多语言视觉语言模型
GithubHuggingfaceSigLIPWebLI数据集图像分类多模态模型开源项目模型零样本学习
SigLIP是一个基于CLIP架构的多语言视觉语言模型,通过Sigmoid损失函数优化训练效果。模型在WebLI数据集上以256x256分辨率预训练,实现零样本图像分类和图文检索功能。相比CLIP模型,在批量处理和整体性能上都有提升。模型经过16个TPU-v4芯片训练,支持多语言处理,主要应用于图像分类和跨模态检索任务。
Long-CLIP - CLIP模型长文本处理能力升级 显著提升图像检索效果
AI模型CLIPGithubLong-CLIP开源项目文本-图像检索零样本分类
Long-CLIP项目将CLIP模型的最大输入长度从77扩展到248,大幅提升了长文本图像检索性能。在长标题文本-图像检索任务中,R@5指标提高20%;传统文本-图像检索提升6%。这一改进可直接应用于需要长文本处理能力的各类任务,为图像检索和生成领域带来显著进展。
siglip-large-patch16-256 - SigLIP模型采用优化损失函数实现图像文本多模态任务
GithubHuggingfaceSigLIP图像分类多模态模型开源项目模型自然语言处理计算机视觉
SigLIP是CLIP模型的改进版本,使用sigmoid损失函数进行语言-图像预训练。该模型在WebLI数据集上以256x256分辨率预训练,适用于零样本图像分类和图像-文本检索任务。通过优化损失函数,SigLIP实现了更高性能和更大批量规模。模型支持原始使用和pipeline API调用,在多项评估中展现出优于CLIP的表现。SigLIP为图像-文本多模态任务提供了新的解决方案。
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。
MobileCLIP-S2-OpenCLIP - 高效图像-文本模型通过多模态强化训练实现性能突破
GithubHuggingfaceMobileCLIPOpenCLIP图像文本模型多模态强化训练开源项目模型零样本图像分类
MobileCLIP-S2-OpenCLIP是一款基于多模态强化训练的高效图像-文本模型。相比SigLIP的ViT-B/16模型,它在性能上有所超越,同时速度提升2.3倍,模型体积缩小2.1倍,且仅使用了1/3的训练样本。在ImageNet零样本分类任务中,该模型达到74.4%的Top-1准确率,在38个数据集上的平均性能为63.7%,体现了出色的效率与性能平衡。
blip-itm-base-coco - BLIP模型革新视觉语言理解和生成技术
BLIPGithubHuggingface图像描述图像文本匹配多模态模型开源项目模型视觉语言预训练
BLIP是一个创新的视觉语言预训练框架,通过引导式方法有效利用网络数据。该模型在图像-文本检索、图像描述和视觉问答等任务上表现出色,并能零样本迁移到视频-语言任务。BLIP不仅提高了视觉语言理解和生成的性能,还为这一领域的统一应用开创了新的可能性。
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。
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。
blip-itm-base-flickr - 用于视觉语言理解和生成的多功能开源工具
BLIPGithubHuggingface图像文本匹配开源项目数据集模型生成任务视觉语言理解
BLIP通过生成并过滤图像描述,有效地增强了视觉与语言结合任务的能力,如图像文本检索、图像描述生成和视觉问答。其在实际应用中的优异表现及对视频语言任务的零样本迁移能力,使其成为研究人员的理想工具。
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