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Resnet50 Clip Gap.cc12m
基於ResNet50架構的CLIP風格圖像編碼器，使用CC12M數據集訓練，通過全局平均池化(GAP)提取特徵
下載量 19
發布時間 : 12/26/2024
模型概述
該模型是timm庫中的圖像特徵提取模型，採用ResNet50架構並結合CLIP訓練方法，專為圖像表示學習優化
模型特點
CLIP風格訓練
採用類似CLIP的對比學習方法訓練，增強圖像表示能力
全局平均池化
使用GAP(Global Average Pooling)替代傳統全連接層，更適合特徵提取任務
大規模預訓練
在CC12M(約1200萬圖像-文本對)數據集上進行預訓練
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
提取圖像特徵用於相似圖像搜索
多模態學習
作為視覺編碼器用於圖文匹配等任務
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