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Vit Base Patch16 Clip 224.laion2b
基于CLIP架构的视觉Transformer模型，仅包含图像编码器部分，适用于图像特征提取任务
下载量 4,460
发布时间 : 12/24/2024
模型简介
该模型是CLIP框架中的视觉编码器部分，采用ViT-B/16架构，在laion2B数据集上训练，可用于提取高质量的图像特征表示
模型特点
大规模预训练
在laion2B超大规模数据集上训练，包含34亿样本
高效图像编码
基于Vision Transformer架构，能高效处理224x224分辨率图像
多模态兼容性
虽然仅包含图像编码器，但特征空间与CLIP文本编码器对齐
模型能力
图像特征提取
图像相似度计算
视觉内容理解
使用案例
计算机视觉
图像检索
通过提取的图像特征进行相似图像搜索
视觉内容分析
提取图像的高级语义特征用于分类或标注
多模态应用
图文匹配
与CLIP文本编码器配合实现跨模态检索
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