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TinyCLIP-ViT-8M-16-Text-3M-YFCC15M

高效压缩CLIP模型的跨模态蒸馏方法

CLIP跨模态蒸馏模型图像分类Github开源项目TinyCLIP视觉语言预训练Huggingface

TinyCLIP是一种创新的跨模态蒸馏方法，专门用于压缩大规模语言-图像预训练模型。该方法通过亲和力模仿和权重继承两项核心技术，有效利用大规模模型和预训练数据的优势。TinyCLIP在保持comparable零样本性能的同时，显著减少了模型参数，实现了速度和精度的最佳平衡。这一技术为高效部署CLIP模型提供了实用解决方案，在计算资源受限的场景下尤其有价值。

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CommonCrawlGithubHugging FaceHuggingfaceMetaCLIP图像分类开源项目数据管理模型
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CLIPGithubHuggingfacesentence-transformers图像搜索多语言模型开源项目模型零样本分类
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CLIP是OpenAI开发的视觉语言预训练模型,使用ViT-B/32和Transformer架构分别作为图像和文本编码器。通过对比学习训练,CLIP能实现零样本图像分类等任务,在多项计算机视觉基准测试中表现优异。尽管在细粒度分类和物体计数方面存在局限,CLIP为研究人员提供了探索模型鲁棒性和泛化能力的重要工具。
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。
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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。
fashion-clip - 专为时尚领域优化的对比语言视觉学习模型
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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。
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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
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