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CLIP ViT B 32 CommonPool.M.clip S128m B4k
模型简介
该模型是基于CLIP架构的视觉-语言模型，能够执行零样本图像分类任务。它结合了视觉Transformer（ViT-B-32）和文本编码器，通过对比学习在大量图像-文本对上训练。
模型特点
零样本学习能力
无需特定任务的微调即可执行图像分类任务
通用池化功能
支持多种池化策略，提高模型在不同任务上的适应性
视觉-语言对齐
通过对比学习将视觉和文本表示对齐到同一空间
模型能力
零样本图像分类
图像-文本匹配
跨模态检索
使用案例
内容审核
自动内容过滤
根据文本描述自动识别不适宜内容
电子商务
产品图像分类
根据产品描述自动分类产品图像
媒体分析
图像标注
为图像生成描述性标签
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