Resnet50x4 Clip Gap.openai
基於CLIP框架的ResNet50x4變體模型,專為圖像特徵提取設計
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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ResNet50x4架構,通過全局平均池化(GAP)輸出特徵向量,適用於圖像表示學習任務
模型特點
CLIP框架兼容
作為CLIP模型的視覺編碼器組件,可與文本編碼器聯合使用
深度殘差架構
基於ResNet50x4架構,具有更強的特徵提取能力
全局池化輸出
採用全局平均池化(GAP)生成固定長度的圖像特徵向量
模型能力
圖像特徵提取
視覺表示學習
圖像嵌入生成
使用案例
計算機視覺
圖像檢索
通過提取的圖像特徵向量實現相似圖像搜索
多模態學習
作為視覺編碼器與文本模型結合構建跨模態系統
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