Модель CLIP на базе ViT-B/16 сопоставляет изображения с текстовыми категориями для zero-shot-классификации.
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.metaclip_2pt5b — модель семейства CLIP, доступная для использования через open_clip и timm. Она основана на архитектуре ViT-B/16 с вариантом активации QuickGELU и обучена на наборе MetaCLIP-2.5B. Модель предназначена для классификации изображений по текстовым описаниям в режиме zero-shot: она сопоставляет изображение с предложенными текстовыми категориями без отдельного обучения на них.
Репозиторий содержит веса PyTorch и SafeTensors и использует библиотеку open_clip. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование на условиях атрибуции и ограничивает коммерческое применение.
Лицензия CC BY-NC 4.0 ограничивает коммерческое использование. README не сообщает дополнительных ограничений качества или области применения.
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-quickgelu, and timm name is vit_base_patch16_clip_224.metaclip_2pt5b.
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · open_clip
Модели OpenCLIP требуют отдельного рантайма.