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Resnet50x4 Clip Gap.openai
CLIPフレームワークに基づくResNet50x4バリアントモデルで、画像特徴抽出用に設計
ダウンロード数 170
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部分で、ResNet50x4アーキテクチャを採用し、グローバル平均プーリング(GAP)で特徴ベクトルを出力、画像表現学習タスクに適している
モデル特徴
CLIPフレームワーク互換
CLIPモデルの視覚エンコーダコンポーネントとして、テキストエンコーダと組み合わせて使用可能
深層残差アーキテクチャ
ResNet50x4アーキテクチャベースで、より強力な特徴抽出能力を有する
グローバルプーリング出力
グローバル平均プーリング(GAP)を使用して固定長の画像特徴ベクトルを生成
モデル能力
画像特徴抽出
視覚表現学習
画像埋め込み生成
使用事例
コンピュータビジョン
画像検索
抽出した画像特徴ベクトルを使用して類似画像検索を実現
マルチモーダル学習
視覚エンコーダとしてテキストモデルと組み合わせてクロスモーダルシステムを構築
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