基于ConvNeXt架构的CLIP图像编码器，由LAION组织训练，适用于多模态视觉-语言任务
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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ConvNeXt_base架构，在LAION-2B数据集上训练，能够将图像编码为与文本对齐的嵌入向量
模型特点
ConvNeXt架构
采用现代卷积神经网络架构ConvNeXt，结合了CNN和Transformer的优势
大规模预训练
在LAION-2B大规模数据集上训练，具有强大的视觉表示能力
CLIP兼容
与CLIP框架兼容，可与其他CLIP文本编码器配合使用
模型能力
图像特征提取
视觉-语言对齐
多模态嵌入生成
使用案例
计算机视觉
图像检索
通过文本查询检索相关图像
零样本分类
无需特定训练即可对新类别进行分类
多模态应用
图文匹配
判断图像与文本描述的匹配程度
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Transformers
Transformers 支持多种语言
L
scb10x
3,269
16
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Openrail
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对话系统 Transformers
Transformers 英语
C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
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问答系统
中文
R
uer
2,694
98
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