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Vit Base Patch32 Clip 224.datacompxl
CLIPアーキテクチャに基づくVision Transformerモデルで、画像特徴抽出のために設計され、DataComp XLデータセットで学習済み
ダウンロード数 13
リリース時間 : 12/24/2024
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、Vision Transformerアーキテクチャを採用し、入力画像を意味のある特徴表現に変換でき、様々な視覚タスクに適用可能です。
モデル特徴
CLIPアーキテクチャ
対照学習に基づく視覚-言語事前学習フレームワークで、画像とテキストの共同表現を学習可能
ViT-B/32アーキテクチャ
32x32画像パッチを使用するVision Transformer基本モデルで、性能と計算効率のバランスが取れている
DataComp XL学習
大規模DataComp XLデータセットで学習済みで、強力な汎化能力を有する
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
抽出した画像特徴を使用して類似画像を検索
視覚的質問応答
マルチモーダル質問応答システムの視覚エンコーダとして使用
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間の関連性を評価
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