Model card for resnet101_clip.yfcc15m
Model Details
- dataset: YFCC-15M
Model Usage
This model is a dual use open_clip and timm model. Model name in OpenCLIP is RN101-quickgelu, and timm name is resnet101_clip.yfcc15m.
Характеристики
- Контекст
- 77 токенов
- Лицензия
- MIT
- Библиотека
- open_clip
- Опубликована
- 23 окт 2024
Ссылки
resnet101_clip.yfcc15m
CLIP-модель с визуальным энкодером ResNet-101 для классификации изображений по текстовым меткам без специального обучения на этих классах.
1 940скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены27 дек 2024
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
timm/resnet101_clip.yfcc15m — модель CLIP, опубликованная в экосистеме timm и доступная через open_clip. Это двухкомпонентная модель с визуальным энкодером ResNet-101 и текстовым энкодером, обученная на наборе YFCC-15M. В OpenCLIP она обозначена как RN101-quickgelu.
Модель предназначена для классификации изображений по текстовым описаниям в режиме zero-shot: она сопоставляет изображение с предложенными текстовыми метками или описаниями без отдельного обучения на этих классах. Её можно применять для поиска изображений по тексту и категоризации изображений с пользовательским набором меток.
Модель принимает изображения и текстовые описания, а выдаёт оценки соответствия между ними. Репозиторий содержит веса в форматах PyTorch и safetensors; для работы используются open_clip или timm. Лицензия — MIT.
Сценарии применения
- классификация изображений по пользовательскому списку категорий
- поиск изображений по текстовым описаниям
- сортировка фотографий по смысловым меткам
Ограничения
Качество зависит от того, насколько формулировки текстовых меток подходят к изображениям; README не приводит оценок качества или ограничений по наборам данных.
Для каких профессий подходит8
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
I.11Универсальные способностиКлассификация, ранжирование и сопоставлениеAI помогает распределять объекты по категориям, устанавливать соответствия и определять порядок обработки.15 задач26 736моделейI.8Универсальные способностиИзображения и компьютерное зрениеAI помогает извлекать визуальные признаки, изменять изображения и создавать новые визуальные материалы.17 задач6 331модельII.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделейI.12Универсальные способностиРекомендации и персонализацияAI помогает подбирать релевантные варианты и адаптировать опыт под конкретного человека или ситуацию.15 задач7 627моделей
Также подходит для
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 · open_clip
Модели OpenCLIP требуют отдельного рантайма.
- Ревизия весов
- d671c8e