/ Модель

Характеристики

Контекст
77 токенов
Архитектура
clip · dense
Опубликована
22 апр 2022

clip-vit-large-patch14-336

Классификация изображений без дообучения6 профессий

CLIP сопоставляет изображения с текстовыми описаниями для классификации по заданным пользователем категориям без отдельного обучения.

2,4 млнскачиваний за 30 дней314лайковвеса обновлены4 окт 2022

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

openai/clip-vit-large-patch14-336 — модель семейства CLIP на архитектуре CLIPModel, доступная в форматах PyTorch и TensorFlow. Она предназначена для классификации изображений по текстовым описаниям без отдельного обучения на каждом наборе классов: пользователь задаёт варианты текста, а модель сопоставляет их с изображением.

README утверждает, что модель обучена с нуля, но не сообщает обучающий датасет, результаты оценки или дополнительные сценарии применения. Метаданные не подтверждают базовую модель или производный вариант, поэтому происхождение чекпойнта определить нельзя. Лицензия, размер и длина контекста в предоставленных данных не указаны.

Сценарии применения

  • классификация изображений по текстовым категориям
  • поиск изображений по описанию
  • сопоставление изображения с несколькими вариантами подписи

Ограничения

README не сообщает обучающий датасет и результаты оценки, поэтому качество и область обобщения модели по предоставленным сведениям оценить нельзя.

Для каких профессий подходит6

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

clip-vit-large-patch14-336

This model was trained from scratch on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

Model description

More information needed

Intended uses & limitations

More information needed

Training and evaluation data

More information needed

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

  • optimizer: None
  • training_precision: float32

Training results

Framework versions

  • Transformers 4.21.3
  • TensorFlow 2.8.2
  • Tokenizers 0.12.1

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · zero-shot-image-classification

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
CLIPModel
Ревизия весов
ce19dc9

0 моделей