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Vit Giant Patch14 Clip 224.laion2b
CLIPアーキテクチャに基づく視覚Transformerモデルで、画像特徴抽出のために設計され、laion2Bデータセットで学習
ダウンロード数 71
リリース時間 : 12/24/2024
モデル概要
これはCLIPアーキテクチャに基づく視覚Transformerモデルで、主に画像特徴抽出タスクに使用されます。モデルはViT-Giantアーキテクチャを採用し、パッチサイズは14、入力解像度は224x224で、laion2Bデータセットで学習されました。
モデル特徴
大規模事前学習
laion2B大規模データセットで事前学習されており、強力な視覚表現能力を持つ
CLIPアーキテクチャ
対照学習フレームワークを採用し、画像とテキストの共同表現空間を学習
ViT-Giantアーキテクチャ
Vision Transformerの巨大バリアントを使用し、より強力な特徴抽出能力を持つ
モデル能力
画像特徴抽出
視覚表現学習
クロスモーダル検索
使用事例
コンピュータビジョン
画像検索
コンテンツベースの画像検索システム
高精度で類似画像を検索
ゼロショット分類
特定の学習なしで新しいカテゴリを分類可能
マルチモーダルアプリケーション
画像テキストマッチング
画像とテキスト記述が一致するか判断
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