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Resnet101 Clip.yfcc15m

timmによって開発
YFCC-15MデータセットでトレーニングされたCLIPスタイルのデュアルモーダルモデル、open_clipとtimmフレームワークに互換性あり
ダウンロード数 134
リリース時間 : 10/23/2024

モデル概要

このモデルは視覚-言語デュアルモーダルモデルで、ゼロショット画像分類タスクを実行可能、open_clipとtimmフレームワークでの使用をサポート

モデル特徴

デュアルフレームワーク互換
open_clipとtimmフレームワークを同時サポート、より柔軟な使用方式を提供
ゼロショット学習
特定カテゴリのトレーニングなしで新規カテゴリの画像分類が可能
高速GELU活性化
quickgeluバリアントを採用、モデルのトレーニングと推論効率を向上させる可能性あり

モデル能力

ゼロショット画像分類
クロスモーダル検索
画像特徴抽出

使用事例

画像理解
オープンドメイン画像分類
再トレーニングなしで任意のカテゴリ画像を分類
画像テキストマッチング
画像とテキスト説明の類似度を計算
コンテンツモデレーション
違反コンテンツ検出
ポリシー要件に合わない画像コンテンツを識別
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