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大規模視覚特徴抽出

# 大規模視覚特徴抽出

Vit Huge Patch14 Clip Quickgelu 378.dfn5b
その他
CLIPアーキテクチャに基づくViT-Huge画像エンコーダ、DFN5Bデータセットでトレーニングされ、高速GELU活性化をサポート
画像分類 Transformers
V
timm
27
0
Vit Huge Patch14 Clip 378.dfn5b
その他
DFN5B-CLIPの視覚エンコーダ部分、ViT-Hugeアーキテクチャに基づき、378x378解像度の画像で訓練されたCLIPモデル
画像分類 Transformers
V
timm
461
0
Vit Large Patch16 Siglip Gap 384.webli
Apache-2.0
SigLIPベースの視覚Transformerモデルで、グローバル平均プーリングを採用し、画像特徴抽出タスクに適しています。
画像分類 Transformers
V
timm
13
0
Convnext Xxlarge.clip Laion2b Soup
Apache-2.0
CLIPフレームワークに基づくConvNeXt-XXLarge画像エンコーダー、LAIONによってトレーニングされ、マルチモーダルタスクに適しています
画像分類 Transformers
C
timm
220
0
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