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Vit Gigantic Patch14 Clip 224.metaclip 2pt5b
V
Vit Gigantic Patch14 Clip 224.metaclip 2pt5b
timmによって開発
MetaCLIP-2.5Bデータセットで訓練されたデュアルフレームワーク互換の視覚モデルで、OpenCLIPとtimmフレームワークをサポート
ダウンロード数 444
リリース時間 : 10/23/2024
モデル概要
このモデルはVision Transformerアーキテクチャに基づく大規模視覚モデルで、主にゼロショット画像分類タスクに使用されます。OpenCLIPとtimmの2つのフレームワークと互換性があり、強力な画像理解能力を備えています。
モデル特徴
デュアルフレームワーク互換
OpenCLIPとtimmフレームワークを同時にサポートし、より柔軟な使用方法を提供
大規模事前学習
MetaCLIP-2.5B大規模データセットで訓練されており、強力な視覚表現能力を備えています
ゼロショット学習
ゼロショット画像分類タスクをサポートし、特定ドメインの微調整なしで適用可能
モデル能力
画像分類
視覚特徴抽出
クロスモーダル理解
使用事例
コンピュータビジョン
ゼロショット画像分類
特定の訓練なしで新しいカテゴリの画像を分類
コンテンツモデレーション
画像内の不適切なコンテンツを識別
クロスモーダルアプリケーション
画像検索
テキスト記述に基づいて関連画像を検索
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