Model card for convnext_base.clip_laion2b
timm CLIP (image encoder only) weights from https://huggingface.co/laion/CLIP-convnext_base_w-laion2B-s13B-b82K
convnext_base.clip_laion2b
Визуальный энкодер ConvNeXt из CLIP на LAION-2B извлекает векторные признаки изображений для поиска и задач компьютерного зрения.
2 279скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены21 янв 2025
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
convnext_base.clip_laion2b — модель семейства ConvNeXt, опубликованная командой timm. Это только визуальный энкодер из CLIP, обученного на данных LAION-2B; он преобразует изображения в векторные признаки для поиска и других задач компьютерного зрения. Модель доступна в форматах PyTorch и safetensors, лицензия — Apache-2.0.
Энкодер можно использовать для извлечения признаков изображений и построения систем визуального поиска или последующей классификации. Карточка не описывает текстовый энкодер CLIP, размеры модели, поддерживаемые языки или длину контекста; модель принимает изображения и выдаёт векторы признаков.
Сценарии применения
- извлечение векторных признаков из изображений
- поиск похожих изображений по визуальному содержанию
- подготовка признаков для классификатора изображений
Ограничения
Это только визуальный энкодер CLIP; текстовый энкодер в карточке не заявлен. Сведения о размере модели и конкретных ограничениях применения не приведены.
Для каких профессий подходит4
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
IV.1Отраслевые задачиРитейл, электронная коммерция и fashion-techAI помогает управлять ассортиментом, покупательским опытом и эффективностью торговых операций.29 задач5 934моделиII.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделейIV.9Отраслевые задачиМедиа, журналистика, культура, архивы и игрыAI помогает создавать, искать, сохранять и персонализировать медиа, культурный и игровой контент.44 задачи14 938моделейII.8Разработка и данныеИнженерия данных и аналитикаAI помогает готовить надёжные данные и превращать их в понятную аналитику.22 задачи23 488моделей
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 · timm · image-feature-extraction
Подбираем GPU…
- Ревизия весов
- ed29294