Model card for convnext_large_mlp.clip_laion2b_ft_soup_320
timm CLIP (image encoder only) weights from https://huggingface.co/laion/CLIP-convnext_large_d_320.laion2B-s29B-b131K-ft-soup
convnext_large_mlp.clip_laion2b_ft_soup_320
Визуальный энкодер CLIP на архитектуре ConvNeXt Large извлекает признаки изображений для поиска и сравнения.
9 937скачиваний 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
Это визуальная часть модели CLIP на базе архитектуры ConvNeXt Large с MLP-головой, предоставленная библиотекой timm. Веса обучены на данных LAION-2B и дополнительно настроены; обозначение soup указывает на объединение нескольких чекпойнтов. Репозиторий содержит только image encoder, поэтому модель принимает изображения и извлекает их признаки, а не формирует текстовые ответы.
Модель предназначена для получения векторных представлений изображений, которые можно использовать для поиска по изображениям, сравнения визуального сходства и построения других систем анализа изображений. В метаданных указаны форматы PyTorch и safetensors, лицензия Apache-2.0. Размер модели, поддерживаемые языки и ограничения качества в предоставленных сведениях не описаны.
Сценарии применения
- поиск похожих изображений по визуальному сходству
- извлечение признаков изображений для индексации
- подготовка эмбеддингов изображений для последующей классификации
- сравнение изображений в рекомендательной системе
Ограничения
Репозиторий содержит только энкодер изображений, поэтому сам по себе он не выдаёт текстовые описания или ответы. Качество зависит от обучающих данных и целевого сценария; характеристики оценки в предоставленной карточке 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 934моделиIV.9Отраслевые задачиМедиа, журналистика, культура, архивы и игрыAI помогает создавать, искать, сохранять и персонализировать медиа, культурный и игровой контент.44 задачи14 938моделейII.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделейII.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
- 9578d98