Model card for vit_base_patch16_clip_224.datacompxl
timm CLIP (image encoder only) weights from https://huggingface.co/laion/CLIP-ViT-B-16-DataComp.XL-s13B-b90K
vit_base_patch16_clip_224.datacompxl
Визуальный энкодер CLIP на базе ViT-Base извлекает признаки изображений для поиска и мультимодальных приложений.
319скачиваний за 30 дней1лайквеса 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
Модель timm/vit_base_patch16_clip_224.datacompxl — визуальный энкодер CLIP на архитектуре ViT-Base с патчами 16×16 и входным разрешением 224 пикселя. Это веса только для изображения, опубликованные в формате PyTorch и safetensors и предназначенные для извлечения признаков изображений. Их можно использовать для получения визуальных представлений как части системы поиска по изображениям или мультимодального решения. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.
Сценарии применения
- извлечение признаков изображений для последующего анализа
- поиск похожих изображений по эмбеддингам
- подготовка визуальных признаков для мультимодального приложения
Ограничения
Это только визуальный энкодер: карточка не описывает текстовый энкодер или самостоятельный генеративный интерфейс. Размер входного изображения указан как 224 пикселя.
Для каких профессий подходит7
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
I.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.11Универсальные способностиКлассификация, ранжирование и сопоставлениеAI помогает распределять объекты по категориям, устанавливать соответствия и определять порядок обработки.15 задач26 736моделейI.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 · timm · image-feature-extraction
Подбираем GPU…
- Ревизия весов
- 71b64a4