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Convnext Base.clip Laiona
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Convnext Base.clip Laiona

timmによって開発
CLIPフレームワークに基づくConvNeXt Baseモデルで、LAION-Aestheticデータセットでトレーニングされ、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#CLIP視覚エンコーディング#美的特徴抽出#マルチモーダル事前学習
ダウンロード数 14
リリース時間 : 12/24/2024

モデル概要

このモデルはCLIP（Contrastive Language-Image Pretraining）フレームワークの画像エンコーダ部分で、ConvNeXt Baseアーキテクチャを採用し、LAION-Aestheticデータセットでトレーニングされ、高品質な画像特徴表現の抽出に主に使用されます。

モデル特徴

ConvNeXtアーキテクチャに基づく
現代のConvNeXtアーキテクチャを採用し、CNNとTransformerの利点を組み合わせ、効率的な画像特徴抽出能力を提供します。
CLIPフレームワーク
CLIPフレームワークの画像エンコーダ部分として、テキストと整合した画像表現を学習できます。
LAION-Aestheticデータセットでトレーニング
LAION-Aestheticデータセットでトレーニングされ、美的品質の高い画像データに焦点を当てています。

モデル能力

画像特徴抽出
画像表現学習

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利用して類似画像検索を行います。
画像分類
事前学習モデルとして画像分類タスクに使用されます。
マルチモーダル学習
画像とテキストのマッチング
テキストエンコーダと組み合わせて画像とテキストのマッチングタスクを実現します。
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