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Resnet101 Clip Gap.openai
CLIPフレームワークに基づくResNet101画像エンコーダー、グローバル平均プーリング(GAP)による画像特徴抽出
ダウンロード数 104
リリース時間 : 12/26/2024
モデル概要
このモデルはCLIPフレームワークの画像エンコーダー部分で、ResNet101アーキテクチャを採用し、グローバル平均プーリング(GAP)方式で画像特徴を抽出、視覚表現学習タスクに適しています
モデル特徴
CLIPフレームワーク互換
CLIPフレームワークの画像エンコーダーとして、テキストエンコーダーと組み合わせて使用可能
グローバル平均プーリング
GAP層を使用してグローバルな画像特徴を抽出、下流視覚タスクに適しています
ResNet101バックボーンネットワーク
深層残差ネットワークアーキテクチャに基づき、強力な特徴抽出能力を有する
モデル能力
画像特徴抽出
視覚表現学習
画像分類
使用事例
コンピュータビジョン
画像検索
抽出した画像特徴を用いた類似画像検索
視覚表現学習
下流視覚タスクのための事前学習モデルとして使用
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