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Resnet50x64 Clip.openai
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Resnet50x64 Clip.openai

timmによって開発
OpenCLIPライブラリのResNet50x64アーキテクチャに基づくCLIPモデルで、ゼロショット画像分類タスクをサポートします。
画像分類
Safetensors
オープンソースライセンス:MIT#ゼロショット画像分類#大規模視覚表現#マルチモーダルコントラスティブラーニング
ダウンロード数 622
リリース時間 : 6/9/2024

モデル概要

このモデルはResNet50x64ディープリジデュアルネットワークとCLIP（Contrastive Language-Image Pretraining）フレームワークを組み合わせており、画像とテキストのクロスモーダル理解を実現でき、特にゼロショット画像分類シナリオに適しています。

モデル特徴

ゼロショット学習能力
特定のカテゴリのトレーニングデータがなくても新しいカテゴリを分類可能
クロスモーダル理解
画像とテキスト情報を同時に処理し、両者の間の意味的関連性を確立できる
大規模事前トレーニング
大規模な画像-テキストペアで事前トレーニングされており、広範な知識カバレッジを有する

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
クロスモーダル検索

使用事例

コンテンツモデレーション
違反コンテンツ識別
画像内に存在する可能性のある違反コンテンツを自動識別
潜在的な違反画像を迅速にスクリーニングでき、手動審査の作業量を削減
電子商取引
商品自動分類
商品説明と画像に基づいて新製品を自動分類
各新商品カテゴリごとにモデルを再トレーニングする必要がない
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