Tecoa4 Clip
T
Tecoa4 Clip
chs20によって開発
TeCoAはOpenAI CLIPで初期化された視覚言語モデルで、教師あり対抗微調整によりロバスト性を向上
ダウンロード数 51
リリース時間 : 2/23/2024
モデル概要
このモデルはCLIP ViT-L/14アーキテクチャを基に、ImageNetで無限ノルムと半径4/255の対抗微調整を行い、対抗攻撃に対するロバスト性を強化。主にゼロショット画像分類タスクに使用。
モデル特徴
対抗ロバスト性
無限ノルムと半径4/255の対抗訓練により、モデルの対抗攻撃耐性を大幅に向上
ゼロショット能力
CLIPモデルのゼロショット分類能力を保持し、特定タスクの微調整なしで新カテゴリに適用可能
教師あり微調整
ImageNetデータセットで教師あり対抗微調整を実施し、精度とロバスト性のバランスを実現
モデル能力
ゼロショット画像分類
対抗ロバスト画像認識
クロスモーダル理解(画像-テキスト)
使用事例
コンピュータビジョン
安全クリティカルシステムの画像認識
対抗環境下での信頼性高い画像分類、自動運転やセキュリティなどに適用
標準CLIPモデルに比べ、対抗攻撃下でより高い精度を維持
オープンドメイン画像理解
ゼロショット能力を活用し未見の物体カテゴリを識別
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