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Vit Base Patch32 Clip 224.laion400m E31
LAION-400Mデータセットで訓練されたVision Transformerモデルで、OpenCLIPとtimmの2つのフレームワークに対応
ダウンロード数 10.90k
リリース時間 : 10/23/2024
モデル概要
これはVision Transformerアーキテクチャに基づく視覚言語モデルで、主にゼロショット画像分類タスクに使用されます。モデルは32x32のパッチサイズと224x224の入力解像度を採用し、quickgelu活性化関数を使用して訓練を最適化しています。
モデル特徴
デュアルフレームワーク互換性
OpenCLIPとtimmフレームワークの両方をサポートし、柔軟な使用方法を提供
高速活性化関数
quickgelu活性化関数を使用して訓練プロセスを最適化
大規模訓練データ
LAION-400M大規模データセットに基づいて訓練
モデル能力
ゼロショット画像分類
画像特徴抽出
クロスモーダル表現学習
使用事例
コンピュータビジョン
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可能
画像検索
テキスト記述に基づいて関連画像を検索
マルチモーダルアプリケーション
画像テキストマッチング
画像とテキスト記述の一致度を評価
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