AIbase

R

Resnet50x4 Clip Gap.openai

由 timm 开发
基于CLIP框架的ResNet50x4变体模型，专为图像特征提取设计
图像分类
Transformers
开源协议:Apache-2.0#CLIP视觉编码#多模态预训练#零样本分类
下载量 170
发布时间 : 12/26/2024
模型介绍
内容详情
替代品

模型简介

该模型是CLIP框架中的图像编码器部分，采用ResNet50x4架构，通过全局平均池化(GAP)输出特征向量，适用于图像表示学习任务

模型特点

CLIP框架兼容
作为CLIP模型的视觉编码器组件，可与文本编码器联合使用
深度残差架构
基于ResNet50x4架构，具有更强的特征提取能力
全局池化输出
采用全局平均池化(GAP)生成固定长度的图像特征向量

模型能力

图像特征提取
视觉表示学习
图像嵌入生成

使用案例

计算机视觉
图像检索
通过提取的图像特征向量实现相似图像搜索
多模态学习
作为视觉编码器与文本模型结合构建跨模态系统