Модель CLIP ViT-L/14 для классификации изображений по текстовым меткам без дополнительного обучения.
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 с архитектурой ViT-L/14, обученная на данных LAION-400M. Репозиторий timm предоставляет веса, совместимые с open_clip и timm, в форматах PyTorch и safetensors; библиотека модели — open_clip.
Модель сопоставляет изображения и текстовые описания, поэтому её можно применять для классификации изображений по текстовым меткам без отдельного обучения классификатора. Она подходит для поиска подходящей подписи или категории среди заданных вариантов. В метаданных Hugging Face основная задача указана как zero-shot image classification.
Модель распространяется по лицензии MIT. Результаты зависят от формулировок текстовых меток и распределения данных; карточка не описывает специальные ограничения или оценку качества.
Результаты зависят от набора и формулировок текстовых меток. В карточке модели не приведены оценки качества или специальные ограничения 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-L-14, and timm name is vit_large_patch14_clip_224.laion400m_e32.
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · open_clip
Модели OpenCLIP требуют отдельного рантайма.