Модель CLIP ViT-B/32, обученная на MetaCLIP-400M, сопоставляет изображения с текстовыми описаниями для классификации 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 компьютерного зрения timm/vit_base_patch32_clip_224.metaclip_400m на архитектуре CLIP ViT-B/32 с вариантом активации QuickGELU. Она использует визуальную и текстовую части CLIP и обучена на наборе MetaCLIP-400M; доступна через библиотеки open_clip и timm. Основной сценарий — классификация изображений по текстовым описаниям без отдельного дообучения на целевых классах.
Модель сопоставляет изображение с текстовыми метками или описаниями и позволяет выбирать наиболее подходящий вариант. Репозиторий содержит веса PyTorch в формате safetensors. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но ограничивает коммерческое применение.
Коммерческое использование ограничено лицензией CC BY-NC 4.0. Качество зависит от формулировок текстовых меток и соответствия задачи данным, на которых модель обучалась.
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_400m.
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · open_clip
Модели OpenCLIP требуют отдельного рантайма.