许可证: MIT
任务类型: 图像分类

sentence-transformers/clip-ViT-B-32的ONNX移植版本。

该模型适用于图像分类和相似性搜索任务。

使用方式

以下是通过FastEmbed使用该模型进行推理的示例：

from fastembed import ImageEmbedding

images = [
    "./path/to/image1.jpg",
    "./path/to/image2.jpg",
]

model = ImageEmbedding(model_name="Qdrant/clip-ViT-B-32-vision")
embeddings = list(model.embed(images))

# 输出示例:
# [
#   array([-0.1115,  0.0097,  0.0052,  0.0195, ...], dtype=float32),
#   array([-0.1019,  0.0635, -0.0332,  0.0522, ...], dtype=float32)
# ]