MicroscopyCLIP
Fine-tuned from openai/clip-vit-base-patch32 on microscopy image-text pairs (full-parameter fine-tuning).
Характеристики
- Лицензия
- MIT
- Архитектура
- clip · dense
- Базовая модель
- clip-vit-base-patch32
- Библиотека
- transformers
- Опубликована
- 21 сен 2026
Ссылки
MicroscopyCLIP
MicroscopyCLIP — дообученная на микроскопических парах изображение–текст модель CLIP для классификации микроскопических изображений по текстовым меткам.
24скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены21 сен 2026
Бенчмарки
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
Публичные оценки
Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.
В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.
Что умеет модель
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
MicroscopyCLIP — модель SeriYann на архитектуре CLIP ViT-B/32, дообученная со всеми параметрами на парах изображение–текст для микроскопии. Она сопоставляет микроскопические изображения с текстовыми описаниями и подходит для классификации изображений по заданным текстовым меткам без отдельного обучения на каждом наборе классов. Модель предназначена для задач компьютерного зрения в микроскопии.
Модель создана на основе openai/clip-vit-base-patch32 и распространяется в формате safetensors под лицензией MIT. Она принимает изображения и текстовые метки и оценивает их соответствие. Карточка не сообщает размер набора данных, поддерживаемые языки или длину контекста.
Сценарии применения
- классификация микроскопических изображений по описаниям
- поиск подходящей текстовой метки для изображения под микроскопом
- сопоставление микроскопического изображения с описаниями образцов
Ограничения
Качество зависит от соответствия текстовых меток и микроскопических изображений данным, на которых модель дообучалась; карточка не описывает состав обучающего набора и результаты оценки.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
IV.6Отраслевые задачиНаучные исследования, математика и новые материалыAI помогает формировать гипотезы, анализировать научные данные и ускорять открытие новых материалов и методов.39 задач4 120моделейIV.4Отраслевые задачиКлиническая медицина и общественное здоровьеAI помогает поддерживать диагностику, лечение, наблюдение и организацию медицинской помощи.45 задач2 635моделейIV.5Отраслевые задачиОбразование и развитие навыковAI помогает персонализировать обучение и снижать административную нагрузку на преподавателей.34 задачи6 641модель
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · transformers · zero-shot-image-classification
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- CLIPModel
- Ревизия весов
- 40014a9