基于CLIP框架的ViT-Huge视觉编码器，使用laion2B数据集训练，支持图像特征提取
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发布时间 : 12/24/2024
模型简介
这是一个基于Vision Transformer架构的大型视觉编码器模型，专门用于从图像中提取高级特征表示。作为CLIP模型的图像编码部分，它能够将图像映射到与文本对齐的语义空间。
模型特点
大规模预训练
使用laion2B超大规模数据集进行预训练，包含数十亿图像-文本对
高分辨率处理
支持224x224像素的输入分辨率，适合处理细节丰富的图像
跨模态对齐
作为CLIP模型的一部分，学习到的特征空间与文本语义空间对齐
高效Transformer架构
采用Vision Transformer架构，具有强大的全局建模能力
模型能力
图像特征提取
视觉语义理解
跨模态表示学习
图像分类
图像检索
使用案例
计算机视觉
零样本图像分类
利用CLIP框架实现无需特定训练的图像分类
图像检索
基于语义相似度的图像搜索系统
多模态应用
图文匹配
判断图像和文本描述是否匹配
视觉问答
作为多模态系统的视觉特征提取模块
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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