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Vit Large Patch14 Clip 224.metaclip 2pt5b
V

Vit Large Patch14 Clip 224.metaclip 2pt5b

timmによって開発
MetaCLIP-2.5Bデータセットでトレーニングされたデュアルフレームワーク互換の視覚モデルで、ゼロショット画像分類タスクをサポート
画像分類
Safetensors
#ゼロショット画像分類#マルチフレームワーク互換#大規模事前学習
ダウンロード数 2,648
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、open_clipとtimmフレームワークと互換性があり、主にゼロショット画像分類タスクに使用されます。

モデル特徴

デュアルフレームワーク互換
open_clipとtimmフレームワークの両方と互換性があり、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トレーニングされており、強力な特徴抽出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、特定のカテゴリトレーニングなしで分類可能

モデル能力

画像特徴抽出
ゼロショット画像分類
クロスモーダル理解

使用事例

画像分類
オープンドメイン画像分類
特定のトレーニングなしで任意のカテゴリの画像を分類
コンテンツ理解
画像コンテンツ分析
画像から高度な意味的特徴を抽出
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