Openclip Resnet50 CC12M
模型概述
該模型結合了ResNet50視覺編碼器和CLIP的對比學習框架,能夠在不進行微調的情況下對圖像進行分類。
模型特點
零樣本學習能力
無需特定任務的微調即可執行圖像分類任務
多模態理解
能夠同時處理視覺和文本信息,建立跨模態關聯
開源許可
採用MIT許可證,允許商業和研究自由使用
模型能力
零樣本圖像分類
跨模態檢索
圖像-文本匹配
使用案例
內容管理
自動圖像標註
為未標註的圖像自動生成描述性標籤
提高內容管理效率,減少人工標註成本
電子商務
視覺搜索
通過自然語言描述查找相關產品圖像
提升用戶體驗和轉化率
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

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

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