vit_base_patch16_clip_224.laion2bオープンソースモデル - 画像特徴抽出タスクに無料で使用可能

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Vit Base Patch16 Clip 224.laion2b

timmによって開発

CLIPアーキテクチャに基づく視覚Transformerモデルで、画像エンコーダ部分のみを含み、画像特徴抽出タスクに適しています

画像分類

Transformers

オープンソースライセンス:Apache-2.0 #マルチモーダル画像エンコーディング #ゼロショット視覚分類 #大規模事前学習

ダウンロード数 4,460

リリース時間 : 12/24/2024

モデル概要

このモデルはCLIPフレームワークの視覚エンコーダ部分で、ViT-B/16アーキテクチャを採用し、laion2Bデータセットで訓練され、高品質な画像特徴表現の抽出に使用できます

モデル特徴

大規模事前学習

laion2B超大規模データセットで訓練され、34億サンプルを含みます

効率的な画像エンコーディング

Vision Transformerアーキテクチャに基づき、224x224解像度の画像を効率的に処理できます

マルチモーダル互換性

画像エンコーダのみを含みますが、特徴空間はCLIPテキストエンコーダと整合しています

モデル能力

画像特徴抽出

画像類似度計算

視覚コンテンツ理解

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通じて類似画像検索を行います

視覚コンテンツ分析

画像の高レベルな意味的特徴を抽出し、分類やタグ付けに使用します

マルチモーダルアプリケーション

画像とテキストのマッチング

CLIPテキストエンコーダと組み合わせてクロスモーダル検索を実現します

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Vit Base Patch16 Clip 224.laion2b

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