Vit Base Patch32 Clip 224.datacompxl
基于CLIP架构的视觉Transformer模型，专为图像特征提取设计，使用DataComp XL数据集训练
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发布时间 : 12/24/2024
模型简介
该模型是CLIP框架中的图像编码器部分，采用Vision Transformer架构，能够将输入图像转换为有意义的特征表示，适用于各种视觉任务。
模型特点
CLIP架构
基于对比学习的视觉-语言预训练框架，能够学习图像和文本的联合表示
ViT-B/32架构
使用32x32图像块的Vision Transformer基础模型，平衡性能和计算效率
DataComp XL训练
使用大规模DataComp XL数据集训练，具有强大的泛化能力
模型能力
图像特征提取
视觉表示学习
跨模态检索
使用案例
计算机视觉
图像检索
使用提取的图像特征进行相似图像检索
视觉问答
作为视觉编码器用于多模态问答系统
多模态应用
图文匹配
评估图像和文本描述之间的相关性
精选推荐AI模型
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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 支持多种语言
Transformers 支持多种语言L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
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对话系统 Transformers 英语
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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