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Resnet50 Clip Gap.openai
基於CLIP模型視覺編碼器部分的ResNet50變體，通過全局平均池化(GAP)提取圖像特徵
下載量 250
發布時間 : 12/26/2024
模型概述
該模型是CLIP視覺編碼器的ResNet50架構實現，專門用於圖像特徵提取，可作為計算機視覺任務的基礎特徵提取器
模型特點
CLIP視覺編碼器
基於CLIP模型的視覺編碼器部分，具有強大的跨模態表示能力
全局平均池化
使用全局平均池化(GAP)代替全連接層，更適合特徵提取任務
預訓練權重
使用OpenAI CLIP的預訓練權重，具有優秀的圖像表示能力
模型能力
圖像特徵提取
視覺表示學習
使用案例
計算機視覺
圖像分類
作為基礎特徵提取器用於圖像分類任務
圖像檢索
提取圖像特徵用於相似性搜索和檢索
多模態學習
與文本模型結合用於跨模態學習任務
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