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Resnet50 Clip.yfcc15m
模型简介
该模型是一个双重用途的视觉模型，在OpenCLIP中称为RN50-quickgelu，在timm中称为resnet50_clip.yfcc15m，主要用于零样本图像分类任务。
模型特点
双重框架兼容
同时兼容open_clip和timm框架，提供更灵活的使用方式
零样本学习能力
支持零样本图像分类，无需特定类别的训练数据即可进行分类
快速激活函数
使用quickgelu激活函数，可能提供更快的训练和推理速度
模型能力
零样本图像分类
图像特征提取
使用案例
计算机视觉
通用图像分类
对任意类别图像进行分类而无需特定训练
视觉内容分析
提取图像特征用于内容理解和分析
精选推荐AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
专为泰语设计的80亿参数指令模型，性能媲美GPT-3.5-turbo，优化了应用场景、检索增强生成、受限生成和推理任务
大型语言模型
Transformers 支持多种语言
Transformers 支持多种语言L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一个基于SODA数据集训练的超小型对话模型，专为边缘设备推理设计，体积仅为Cosmo-3B模型的2%左右。
对话系统 Transformers 英语
Transformers 英语C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基于RoBERTa架构的中文抽取式问答模型，适用于从给定文本中提取答案的任务。
问答系统 中文
R
uer
2,694
98