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Convnext Base.clip Laiona

由 timm 开发
基于CLIP框架的ConvNeXt Base模型，使用LAION-Aesthetic数据集训练，适用于图像特征提取任务。
图像分类
Transformers
开源协议:Apache-2.0#CLIP视觉编码#美学特征提取#多模态预训练
下载量 14
发布时间 : 12/24/2024
模型介绍
内容详情
替代品

模型简介

该模型是CLIP（Contrastive Language-Image Pretraining）框架中的图像编码器部分，采用ConvNeXt Base架构，在LAION-Aesthetic数据集上进行训练，主要用于提取高质量的图像特征表示。

模型特点

基于ConvNeXt架构
采用现代ConvNeXt架构，结合了CNN和Transformer的优点，提供高效的图像特征提取能力。
CLIP框架
作为CLIP框架的图像编码器部分，能够学习与文本对齐的图像表示。
LAION-Aesthetic数据集训练
在LAION-Aesthetic数据集上训练，专注于美学质量较高的图像数据。

模型能力

图像特征提取
图像表示学习

使用案例

计算机视觉
图像检索
利用提取的图像特征进行相似图像检索。
图像分类
作为预训练模型用于图像分类任务。
多模态学习
图文匹配
与文本编码器配合实现图文匹配任务。