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Resnet50 Clip.yfcc15m
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Resnet50 Clip.yfcc15m

Developed by timm
YFCC-15MデータセットでトレーニングされたResNet50モデルで、open_clipとtimmフレームワークに互換性があり、ゼロショット画像分類タスクをサポートします。
画像分類
Safetensors
Open Source License:MIT#ゼロショット分類#デュアルフレームワーク互換#高速GELU活性化
Downloads 631
Release Time : 10/23/2024

Model Overview

このモデルは二重用途の視覚モデルで、OpenCLIPではRN50-quickgelu、timmではresnet50_clip.yfcc15mと呼ばれ、主にゼロショット画像分類タスクに使用されます。

Model Features

デュアルフレームワーク互換
open_clipとtimmフレームワークの両方に互換性があり、より柔軟な使用方法を提供します
ゼロショット学習能力
特定のカテゴリのトレーニングデータがなくても分類可能なゼロショット画像分類をサポートします
高速活性化関数
quickgelu活性化関数を使用しており、より高速なトレーニングと推論速度を提供する可能性があります

Model Capabilities

ゼロショット画像分類
画像特徴抽出

Use Cases

コンピュータビジョン
汎用画像分類
特定のトレーニングなしで任意のカテゴリの画像を分類
視覚コンテンツ分析
コンテンツ理解と分析のための画像特徴を抽出
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