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Nano1337によって開発
オープンクリップは、微調整なしで画像を分類できるゼロショット画像分類モデルです。
画像分類
Safetensors
オープンソースライセンス:MIT#ゼロショット分類#オープンクリップライブラリ#画像分類
ダウンロード数 92
リリース時間 : 6/21/2024

モデル概要

このモデルはCLIPアーキテクチャに基づいており、主にゼロショット画像分類タスクに使用され、特定のタスクのトレーニングデータなしで画像内容を理解し分類できます。

モデル特徴

ゼロショット学習
特定のタスクのトレーニングデータがなくても分類可能で、優れた汎化能力を有します。
マルチモーダル理解
画像とテキスト情報を同時に処理し、両者の関連性を理解できます。
オープンドメイン対応
特定の分野に限定されず、幅広い画像分類タスクに適用可能です。

モデル能力

ゼロショット画像分類
画像-テキストマッチング
マルチモーダル理解

使用事例

画像分類
オープンドメイン画像分類
事前にカテゴリを定義せずに任意の画像を分類します。
画像内の主要なオブジェクトやシーンを正確に識別できます。
コンテンツモデレーション
不適切コンテンツ検出
画像内の不適切またはセンシティブなコンテンツを自動識別します。
規範に合わないコンテンツを効率的にフィルタリングします。
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