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Vit Betwixt Patch32 Clip 224.tinyclip Laion400m
V

Vit Betwixt Patch32 Clip 224.tinyclip Laion400m

Developed by timm
ViTアーキテクチャに基づく小型CLIPモデルで、ゼロショット画像分類タスクに適しており、LAION-400Mデータセットでトレーニングされています。
画像分類
Safetensors
Open Source License:MIT#ゼロショット画像分類#CLIPアーキテクチャ#小規模事前学習
Downloads 113
Release Time : 3/20/2024

Model Overview

このモデルは、ビジョントランスフォーマー(ViT)とCLIPアーキテクチャを組み合わせており、特定のトレーニングなしで画像を分類できるゼロショット画像分類を実現します。

Model Features

ゼロショット学習能力
特定のタスクに対して微調整を行うことなく画像分類タスクを実行可能
小規模で効率的
大規模なCLIPモデルと比較してパラメータが少なく、リソースが限られた環境に適しています
マルチモーダル理解
画像とテキスト情報を同時に理解し、両者の関連性を確立できます

Model Capabilities

ゼロショット画像分類
画像-テキストマッチング
マルチモーダル特徴抽出

Use Cases

コンテンツ分類
ソーシャルメディア画像の自動タグ付け
ソーシャルメディアにアップロードされた画像に関連するタグを自動生成
コンテンツ分類の効率を向上させ、手動での注釈付けの必要性を削減
電子商取引
製品画像検索
テキスト記述を通じて関連する製品画像を検索
ユーザー体験と検索効率の向上
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