Model card for vit_base_patch16_clip_224.dfn2b
timm DFN CLIP (image encoder only) weights from https://huggingface.co/apple/DFN2B-CLIP-ViT-B-16
vit_base_patch16_clip_224.dfn2b
Визуальный энкодер timm на основе DFN CLIP извлекает векторные признаки изображений для поиска и анализа сходства.
792скачиваний 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 визуальный энкодер семейства CLIP из набора timm, подготовленный на основе DFN и рассчитанный на извлечение признаков изображений. Он преобразует изображение в векторное представление для последующего поиска по сходству, кластеризации или использования в мультимодальных системах. В репозитории размещены веса PyTorch в формате Safetensors.
Модель содержит только визуальный энкодер CLIP: текстовый энкодер и генерация текста в карточке не заявлены. Лицензия указана как other, поэтому условия использования следует сверить с исходной лицензией модели и данными репозитория.
Сценарии применения
- извлечение эмбеддингов изображений
- поиск похожих изображений
- кластеризация изображений по визуальному содержанию
Ограничения
Это только визуальный энкодер, поэтому он сам по себе не обрабатывает текст и не генерирует подписи. Лицензия обозначена как other; проверьте условия использования исходной модели.
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 331модельI.11Универсальные способностиКлассификация, ранжирование и сопоставлениеAI помогает распределять объекты по категориям, устанавливать соответствия и определять порядок обработки.15 задач26 736моделейII.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 · timm · image-feature-extraction
Подбираем GPU…
- Ревизия весов
- 541b8a1