通过执行 OpenCLIP 模型的知识蒸馏，用零标记数据创建自定义图像分类模型。该项目利用现有的 OpenCLIP 模型，能够在没有标记数据的情况下进行图像分类，支持高效的模型训练和推理，适合各种自定义应用场景。
这个项目收集了很多使用OpenAI Vision API来对图像、视频文件和网络摄像头流进行推理的示例。项目结合了多种技术，实现了高效的图像处理和准确标注，适合开发者和研究人员进行实验和学习。
一种处理噪声标签的少样本学习方法，旨在提高模型在标签不准确情况下的学习能力。该方法利用少量标记样本进行训练，具备对标签噪声的鲁棒性，适用于图像分类等任务。
AIgentor是一个提供免费AI生成器和AI角色的网站，用户可以轻松访问各种AI工具，无需订阅计划。
使用sam和clip模型完成图像任意指定类别的实例分割，支持指定多个类别。该项目结合了SAM模型的高效实例分割能力和CLIP模型的类别识别能力，提供了一个用户友好的接口，适合各种计算机视觉应用。
HKGPT是一个针对各行业提供先进AI解决方案的工具网站，用户可以与智能聊天机器人进行深入互动，探索强大的记忆功能，并利用多种工具。
