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Resnet50 Clip.yfcc15m

由timm開發
基於YFCC-15M數據集訓練的ResNet50模型,兼容open_clip和timm框架,支持零樣本圖像分類任務。
下載量 631
發布時間 : 10/23/2024

模型概述

該模型是一個雙重用途的視覺模型,在OpenCLIP中稱為RN50-quickgelu,在timm中稱為resnet50_clip.yfcc15m,主要用於零樣本圖像分類任務。

模型特點

雙重框架兼容
同時兼容open_clip和timm框架,提供更靈活的使用方式
零樣本學習能力
支持零樣本圖像分類,無需特定類別的訓練數據即可進行分類
快速激活函數
使用quickgelu激活函數,可能提供更快的訓練和推理速度

模型能力

零樣本圖像分類
圖像特徵提取

使用案例

計算機視覺
通用圖像分類
對任意類別圖像進行分類而無需特定訓練
視覺內容分析
提取圖像特徵用於內容理解和分析
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