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Xclip Base Patch16 Kinetics 600
模型概述
該模型是基礎尺寸的X-CLIP模型，使用16x16的補丁分辨率，在Kinetics-600數據集上進行了全監督訓練。適用於視頻分類和視頻-文本檢索任務。
模型特點
視頻語言理解
通過對比學習在視頻和文本對上訓練，支持視頻與文本的匹配判斷。
高準確率
在Kinetics 400數據集上達到85.3%的前1準確率和97.1%的前5準確率。
零樣本和少樣本學習
支持零樣本、少樣本或全監督的視頻分類任務。
模型能力
視頻分類
視頻-文本檢索
零樣本學習
少樣本學習
使用案例
視頻分析
視頻內容分類
對視頻內容進行分類，識別視頻中的動作或場景。
在Kinetics 400數據集上表現優異。
視頻-文本匹配
判斷給定文本是否與視頻內容匹配。
精選推薦AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
專為泰語設計的80億參數指令模型，性能媲美GPT-3.5-turbo，優化了應用場景、檢索增強生成、受限生成和推理任務
大型語言模型
Transformers 支持多種語言
Transformers 支持多種語言L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一個基於SODA數據集訓練的超小型對話模型，專為邊緣設備推理設計，體積僅為Cosmo-3B模型的2%左右。
對話系統 Transformers 英語
Transformers 英語C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基於RoBERTa架構的中文抽取式問答模型，適用於從給定文本中提取答案的任務。
問答系統 中文
R
uer
2,694
98