contrastive-learning

アプリケーションで深層メトリックラーニングを使用するための最も簡単な方法。モジュール式で、柔軟性があり、拡張可能。PyTorchで記述されています。

画像に対する自己教師あり学習のためのPythonライブラリ。

[ECCV2024] マルチモーダル理解のためのビデオ基盤モデルとデータ

推薦、広告、検索分野における業界の古典および最先端の論文集

ビジョンモデル（YOLO、ViTs、RT-DETR、DINOv3）向けのオールインワン学習：事前学習、ファインチューニング、蒸留。

solo-learn: PyTorch Lightning を活用した、視覚表現学習のための自己教師あり学習メソッドライブラリ

手書き文字生成のための「Disentangling Writer and Character Styles for Handwriting Generation (CVPR 2023)」の公式実装リポジトリです。

多言語のテキスト、画像、動画を対象としたコンテンツ理解と生成のためのポケットサイズマルチモーダルAI。OpenAI CLIPやLLaVAと比較して最大5倍高速

CLIP (Contrastive Language-Image Pre-Training) の研究に関する素晴らしいリスト

行動と神経の共同分析のための学習可能な潜在埋め込み - CEBRAの公式実装

PyGCL: グラフ対照学習のための PyTorch ライブラリ

SimCLRのPyTorch実装：T. Chenらによる視覚表現の対照学習のためのシンプルなフレームワーク

Pytorch での対比学習によるモデルのトレーニング

このリポジトリには、「VLM2Vec / MMEB」[ICLR 2025]、「VLM2Vec-V2 / MMEB-V2」[TMLR 2026]、および「MMEB-V3」[COLM 2026] のコードが含まれています

類似度学習モデルのファインチューニングを極めて高速に行うフレームワーク

CAIRI 教師あり、半教師あり、および自己教師あり視覚表現学習ツールボックスおよびベンチマーク

[NeurIPS 2020] Yuning You, Tianlong Chen, Yongduo Sui, Ting Chen, Zhangyang Wang, Yang Shen による「Graph Contrastive Learning with Augmentations」

[WSDM'2024 Oral] 「SSLRec: A Self-Supervised Learning Framework for Recommendation」

時間周波数の一貫性を用いた時系列データのための自己教師あり対照学習