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Vit Giant Patch14 Clip 224.laion2b
基於CLIP架構的視覺Transformer模型，專為圖像特徵提取設計，使用laion2B數據集訓練
下載量 71
發布時間 : 12/24/2024
模型概述
這是一個基於CLIP架構的視覺Transformer模型，主要用於圖像特徵提取任務。模型採用ViT-Giant架構，patch大小為14，輸入分辨率為224x224，在laion2B數據集上訓練。
模型特點
大規模預訓練
在laion2B大規模數據集上預訓練，具有強大的視覺表示能力
CLIP架構
採用對比學習框架，學習圖像和文本的聯合表示空間
ViT-Giant架構
使用Vision Transformer的巨型變體，具有更強的特徵提取能力
模型能力
圖像特徵提取
視覺表示學習
跨模態檢索
使用案例
計算機視覺
圖像檢索
基於內容的圖像檢索系統
高精度檢索相似圖像
零樣本分類
無需特定訓練即可對新類別進行分類
多模態應用
圖文匹配
判斷圖像和文本描述是否匹配
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