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Vit Huge Patch14 Clip Quickgelu 378.dfn5b

由 timm 开发
基于CLIP架构的ViT-Huge图像编码器,使用DFN5B数据集训练,支持快速GELU激活
下载量 27
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框架中的视觉编码器部分,采用Vision Transformer (ViT)架构,特别设计用于高效处理图像特征提取任务。

模型特点

大尺寸ViT架构
采用ViT-Huge架构,具有更强的特征提取能力
快速GELU激活
使用QuickGELU激活函数,提高计算效率
CLIP兼容设计
作为CLIP框架的视觉编码器部分,可与文本编码器配合使用
大规模预训练
基于DFN5B数据集训练,具有强大的视觉表示能力

模型能力

图像特征提取
视觉表示学习
跨模态对齐

使用案例

计算机视觉
图像分类
提取图像特征用于分类任务
图像检索
生成图像嵌入用于相似性搜索
多模态应用
图文匹配
与文本编码器配合实现图文跨模态匹配