CLIP-модель с визуальным энкодером ViT-B/16 для классификации изображений по текстовым меткам без дополнительного обучения.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
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.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
timm/vit_base_patch16_clip_224.laion400m_e32 — модель семейства CLIP с визуальным энкодером Vision Transformer ViT-B/16, обученная на датасете LAION-400M. Она доступна для использования через open_clip и timm; карточка указывает имя OpenCLIP ViT-B-16.
Модель предназначена для классификации изображений по текстовым описаниям без отдельного обучения на каждом наборе классов. Её можно применять для поиска изображений по тексту и сопоставления изображений с категориями, заданными текстовыми метками. Репозиторий содержит веса PyTorch и safetensors, лицензия — MIT.
В описании модели не приведены сведения о размере входа, поддерживаемых языках или количественных оценках качества; название timm указывает разрешение 224 пикселя. Результаты зависят от формулировок текстовых меток и домена изображений; карточка не сообщает об отдельной адаптации для узких областей.
Результаты зависят от формулировок текстовых меток и предметной области изображений; специализированная адаптация и оценки качества в карточке не описаны.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
This model is a dual use open_clip and timm model. Model name in OpenCLIP is ViT-B-16, and timm name is vit_base_patch16_clip_224.laion400m_e32.
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · open_clip
Модели OpenCLIP требуют отдельного рантайма.