CLIP-модель ViT-bigG-14 для классификации изображений по текстовым меткам 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 CLIP на архитектуре ViT-bigG-14 с разрешением изображения 378 пикселей, связанная с MetaCLIP 2. Её можно использовать через open_clip и timm для классификации изображений по текстовым описаниям без отдельного обучения на целевых классах: модель сопоставляет изображение с набором текстовых меток и оценивает соответствие между ними. Репозиторий содержит веса в форматах PyTorch и safetensors; для работы предназначена библиотека open_clip.
Модель рассчитана на задачи zero-shot классификации изображений в широком международном контексте. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства и запрещает коммерческое применение. Карточка не описывает ограничения качества или список поддерживаемых языков.
Коммерческое использование запрещено лицензией CC BY-NC 4.0. Карточка не приводит оценок качества или языкового охвата модели.
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-bigG-14-worldwide-378, pretrained_tag=metaclip2_worldwide.
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · open_clip
Модели OpenCLIP требуют отдельного рантайма.