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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

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。

vit_tiny_patch16_384.augreg_in21k_ft_in1k - ViT-Tiny 轻量级视觉转换器模型实现图像分类与特征提取
GithubHuggingfaceImageNetVision Transformertimm图像分类开源项目模型深度学习
ViT-Tiny是一款轻量级视觉转换器模型,专为图像分类和特征提取而设计。该模型在ImageNet-21k上预训练,并在ImageNet-1k上微调,采用了先进的数据增强和正则化技术。模型仅有5.8M参数,能处理384x384尺寸的图像,通过timm库可轻松加载用于推理或进一步微调。ViT-Tiny在保持高性能的同时,大幅降低了计算资源需求,适合各类图像识别应用场景。
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。
ViT-B-16-SigLIP-256 - WebLI数据集训练的SigLIP图像-文本对比学习模型
GithubHuggingfaceSigLIPWebLI图像分类图像文本对比开源项目模型模型使用
ViT-B-16-SigLIP-256是基于WebLI数据集训练的SigLIP模型,支持零样本图像分类。该模型兼容OpenCLIP和timm库,通过对比学习生成图像和文本特征表示。它能够计算图像与文本标签的相似度,适用于灵活的图像分类和检索应用。SigLIP采用Sigmoid损失函数进行语言-图像预训练,提高了模型性能。
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。
blip2-flan-t5-xl - 融合视觉和语言的多功能预训练模型用于图像理解和多模态任务
BLIP-2GithubHuggingface图像描述多模态模型开源项目模型自然语言处理视觉问答
BLIP-2 Flan T5-xl是一款融合CLIP图像编码器、查询转换器和Flan T5-xl大语言模型的视觉-语言预训练模型。它擅长图像描述、视觉问答和基于图像的对话等多模态任务,在大规模图像-文本数据集上训练后展现出优秀的零样本和少样本学习能力。该模型为视觉理解和多模态应用研究提供了强大工具,但使用时需注意评估其在特定应用场景中的安全性和公平性。
t5-efficient-tiny - 基于深层窄结构设计的轻量级自然语言处理模型
GithubHuggingfaceT5开源项目模型模型架构深度学习自然语言处理预训练模型
T5-Efficient-TINY是一个轻量级自然语言处理模型,基于Google T5架构开发。模型通过深层窄结构优化设计,仅需1558万参数即可实现出色性能。该模型在C4数据集完成预训练后,可用于文本摘要、问答和分类等英语NLP任务,需要进行针对性微调。采用半精度存储时,模型仅占用31.16MB内存,运行效率较高。
CLIP-ImageSearch-NCNN - 利用CLIP快速进行手机相册中的自然语言图像搜索
CLIPGithubncnn图片搜索开源项目模型自然语言检索
CLIP-ImageSearch-NCNN项目在移动设备和x86平台上使用CLIP模型实现了自然语言图像检索功能。通过图像和文本特征提取,支持以图搜图、以字搜图等多种搜索方式,提供高效的图像搜索体验。项目包含适用于Android和x86平台的demo,利用ncnn进行部署,广泛适用于手机相册等图像搜索应用。
Segment-Anything-CLIP - 整合Segment-Anything与CLIP的图像分析框架
CLIPGithubsegment-anything人工智能图像分割开源项目计算机视觉
项目通过结合Segment-Anything的分割能力和CLIP的识别功能,构建了一个高效的图像分析框架。系统可自动生成多个分割掩码,并对每个掩码区域进行分类。这种创新方法不仅提高了图像分析的精度,还为计算机视觉领域的研究和应用开辟了新途径。
CLIP-ReID - 基于CLIP的无标签图像重识别新方法
CLIP-ReIDGithub人工智能图像重识别开源项目视觉语言模型计算机视觉
CLIP-ReID提出了一种无需具体文本标签的图像重识别新方法。该方法基于CLIP视觉-语言模型,结合CNN和ViT架构,并运用SIE和OLP等技术进行优化。在MSMT17等多个基准数据集上,CLIP-ReID展现了领先的性能,为图像重识别领域开辟了新的研究方向。
vit_large_patch14_clip_336.openai - 通过CLIP模型探索计算机视觉鲁棒性
CLIPGithubHuggingfaceOpenAI偏见开源项目数据集模型计算机视觉
OpenAI开发的CLIP模型通过ViT-L/14 (336x336)架构提高视觉任务的鲁棒性,专注于零样本图像分类,供研究人员深入探索。这个模型针对英语场景,其数据主要源自发达国家的互联网用户,目前不建议用于商用部署,但在学术界具备多学科研究的重要价值。
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