Модель MetaCLIP-2.5B сопоставляет изображения с текстовыми описаниями для классификации по заданным категориям без дообучения.
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
Это модель MetaCLIP-2.5B с архитектурой ViT-B/32: визуальный энкодер Vision Transformer разбивает изображение на патчи размером 32 пикселя и работает с разрешением 224 пикселя. Модель разработана для использования с библиотеками open_clip и timm; в OpenCLIP она называется ViT-B-32-quickgelu.
Модель сопоставляет изображения с текстовыми описаниями и подходит для классификации изображений по заданным пользователем категориям без отдельного обучения на этих категориях. Её можно применять для поиска подходящей метки среди текстовых вариантов или для первичной сортировки изображений по описанию. В репозитории указаны веса PyTorch и safetensors. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но запрещает коммерческое использование.
Коммерческое использование запрещено лицензией CC BY-NC 4.0. README не приводит результатов оценки качества или описания ограничений модели на конкретных типах изображений.
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-32-quickgelu, and timm name is vit_base_patch32_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.