基于CLIP框架的ResNet101图像编码器，通过全局平均池化(GAP)提取图像特征
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发布时间 : 12/26/2024
模型简介
该模型是CLIP框架中的图像编码器部分，采用ResNet101架构，通过全局平均池化(GAP)方式提取图像特征，适用于视觉表示学习任务
模型特点
CLIP框架兼容
作为CLIP框架的图像编码器部分，可与文本编码器配合使用
全局平均池化
使用GAP层提取全局图像特征，适合下游视觉任务
ResNet101骨干网络
基于深度残差网络架构，具有强大的特征提取能力
模型能力
图像特征提取
视觉表示学习
图像分类
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检索
视觉表示学习
作为预训练模型用于下游视觉任务
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R
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