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Resnet50x64 Clip Gap.openai
R
Resnet50x64 Clip Gap.openai
由timm開發
基於ResNet50架構的CLIP模型圖像編碼器，具有64倍寬度擴展，使用全局平均池化(GAP)策略
下載量 107
發布時間 : 12/26/2024
模型概述
該模型是CLIP框架中的圖像編碼器部分，採用擴展版的ResNet50架構，用於提取圖像特徵並與文本特徵進行對齊。
模型特點
擴展架構
採用64倍寬度的ResNet50變體，具有更強的特徵提取能力
全局平均池化
使用GAP(Global Average Pooling)策略替代傳統池化方式
CLIP兼容
專為CLIP多模態學習框架設計的圖像編碼器
模型能力
圖像特徵提取
視覺表示學習
多模態對齊
使用案例
多模態學習
圖文匹配
將圖像特徵與文本特徵進行對齊匹配
零樣本分類
利用CLIP框架實現無需微調的圖像分類
計算機視覺
圖像檢索
基於提取的圖像特徵進行相似圖像搜索
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