模型简介
该模型基于CLIP ViT-L/14架构,在ImageNet上采用无穷范数和半径4/255进行对抗微调,增强了对抗攻击的鲁棒性。主要用于零样本图像分类任务。
模型特点
对抗鲁棒性
通过无穷范数和半径4/255的对抗训练,显著提升了模型对对抗攻击的抵抗能力
零样本能力
保留CLIP模型的零样本分类能力,无需特定任务微调即可应用于新类别
监督式微调
在ImageNet数据集上进行有监督的对抗微调,平衡了准确性和鲁棒性
模型能力
零样本图像分类
对抗鲁棒图像识别
跨模态理解(图像-文本)
使用案例
计算机视觉
安全关键系统图像识别
在对抗环境下进行可靠的图像分类,适用于自动驾驶、安防等场景
相比标准CLIP模型,在对抗攻击下保持更高准确率
开放域图像理解
利用零样本能力识别未见过的物体类别
精选推荐AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
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大型语言模型
Transformers

支持多种语言
L
scb10x
3,269
16
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Openrail
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对话系统
Transformers

英语
C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
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问答系统
中文
R
uer
2,694
98
AIbase是一个专注于MCP服务的平台,为AI开发者提供高质量的模型上下文协议服务,助力AI应用开发。
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