分类任务

基于CLIP（Contrastive Language-Image Pretraining）的研究成果汇总项目，旨在整理和分享CLIP相关的研究进展，包括CLIP的训练方法、改进、数据处理、知识蒸馏、损失函数，以及在零样本、少样本和分类等任务中的应用。

NanoDB 是一个使用 CUDA 和 CLIP/SigLIP 的零拷贝多模态向量数据库，旨在实现高效的图像和文本相似性搜索。通过结合高性能计算和先进的模型，NanoDB 能够快速处理和检索多模态数据，极大地提高了数据传输的效率。

One-YOLOv5 是一个基于 OneFlow 后端的 YOLOv5 实现，旨在提升目标检测模型的训练速度和效率，特别适用于资源受限的环境。它兼容 OneFlow 后端，优化了模型训练时间，支持多种数据集格式，并提供详细的性能分析和优化方法，帮助用户提高模型生产率。