AIM-v2是由苹果公司开发的图像编码器模型，基于timm库兼容的架构，适用于图像特征提取任务。
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发布时间 : 12/30/2024
模型简介
该模型是一个基于timm库的图像编码器，主要用于高效提取图像特征，适用于计算机视觉领域的多种下游任务。
模型特点
大规模参数
具有10亿参数规模，能够捕捉更丰富的图像特征
timm库兼容
与流行的timm库兼容，便于集成到现有计算机视觉工作流中
高效特征提取
专为高效图像特征提取而设计，适合作为各种视觉任务的骨干网络
模型能力
图像特征提取
视觉表示学习
使用案例
计算机视觉
图像分类
作为骨干网络用于图像分类任务
目标检测
为检测模型提供高质量的特征表示
图像检索
生成可用于相似性搜索的图像嵌入
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
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
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
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