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CLIP ViT B 16 CommonPool.L.image S1b B8k
CLIPアーキテクチャに基づく視覚言語モデルで、ゼロショット画像分類タスクをサポート
ダウンロード数 70
リリース時間 : 4/26/2023
モデル概要
このモデルはOpenCLIPプロジェクトの一部で、ViT-B-16アーキテクチャを採用し、大規模な画像-テキストペアで訓練されており、画像とテキスト間の意味関係を理解し、ゼロショット画像分類を実現します。
モデル特徴
ゼロショット学習能力
特定のカテゴリ訓練なしで新しいカテゴリを分類可能
マルチモーダル理解
視覚情報とテキスト情報を同時に処理し、両者の意味関係を理解
大規模事前学習
1B画像-8Kテキストペアで事前学習されており、広範な知識カバレッジを有する
モデル能力
画像分類
クロスモーダル検索
意味的類似度計算
ゼロショット推論
使用事例
コンテンツ管理
自動画像タグ付け
未タグ付け画像に自動的に記述タグを生成
画像検索効率の向上
電子商取引
製品分類
自然言語記述に基づき新製品を自動分類
手動分類作業の削減
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