Классификация изображений без дообученияИзображение, текст → label9 профессий
Модель CLIP ViT-L-14 сопоставляет изображения с текстовыми описаниями для zero-shot классификации без дообучения на заданных классах.
406скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены23 окт 2024
Бенчмарки
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
Публичные оценки
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.
Что умеет модель
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
Модель timm/vit_large_patch14_clip_224.laion400m_e31 — модель CLIP с архитектурой Vision Transformer, разработанная для использования через open_clip и timm. В OpenCLIP она обозначена как ViT-L-14; при обучении использовался датасет LAION-400M.
Модель предназначена для классификации изображений по текстовым описаниям в режиме zero-shot: пользователь задаёт варианты классов словами, а модель сопоставляет их с изображением без отдельного дообучения на этих классах. Она принимает изображения и текстовые описания и формирует оценки сходства для выбора подходящего описания. Репозиторий содержит веса в форматах PyTorch и safetensors; лицензия — MIT.
Сценарии применения
классификация изображений по текстовым категориям
поиск подходящих подписей к изображению
сортировка изображений по текстовому запросу
zero-shot распознавание объектов и сцен
Ограничения
Качество зависит от формулировки текстовых описаний и состава обучающих данных; модель может хуже работать на изображениях и категориях, отличающихся от данных LAION-400M. В карточке не приведены количественные оценки качества.
Для каких профессий подходит9
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель