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大規模画像理解

# 大規模画像理解

Vit So400m Patch14 Siglip 378.webli
Apache-2.0
SigLIPベースの視覚Transformerモデルで、画像エンコーダーのみを含み、オリジナルのアテンションプーリングメカニズムを採用しています。
画像分類 Transformers
V
timm
82
0
Vit Large Patch14 Clip 224.laion2b
Apache-2.0
CLIPアーキテクチャに基づく視覚Transformerモデル、画像特徴抽出に特化
画像分類 Transformers
V
timm
502
0
Vit Huge Patch14 Clip 224.laion2b
Apache-2.0
CLIPフレームワークに基づくViT-Huge視覚エンコーダ、laion2Bデータセットでトレーニング済み、画像特徴抽出をサポート
画像分類 Transformers
V
timm
1,969
0
Vit Base Patch32 Clip 224.laion2b
Apache-2.0
CLIPアーキテクチャに基づく視覚Transformerモデル、画像特徴抽出用に設計、laion2Bデータセットで学習
画像分類 Transformers
V
timm
83
0
Convnext Base.clip Laiona
Apache-2.0
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
C
timm
14
0
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タイ語専用に設計された80億パラメータの命令モデルで、GPT-3.5-turboに匹敵する性能を持ち、アプリケーションシナリオ、検索拡張生成、制限付き生成、推論タスクを最適化
大規模言語モデル Transformers 複数言語対応
L
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