模型简介
这是一个专注于图像处理的编码器模型，能够从输入图像中提取稳健的特征表示，适用于各种计算机视觉任务
模型特点
稳健性
针对图像处理进行了优化，能够处理各种条件下的输入图像
Transformer架构
基于先进的Transformer架构，能够捕捉图像中的长距离依赖关系
特征提取
专注于提取高质量的图像特征表示，适用于下游任务
模型能力
图像特征提取
图像表示学习
计算机视觉任务预处理
使用案例
计算机视觉
图像分类
作为图像分类模型的特征提取器
提供高质量的图像特征表示
目标检测
用于目标检测任务的特征提取阶段
提升检测模型的性能
多模态应用
图像-文本匹配
在多模态系统中作为图像编码器使用
实现图像和文本的联合表示
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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