Из-за периодической блокировки нашего сайта РКН сервисами, просим воспользоваться резервным адресом:
Загрузить через dTub.ru Загрузить через ycliper.com Загрузить через ClipSaver.ruУ нас вы можете посмотреть бесплатно OpenAI's CLIP for Zero Shot Image Classification или скачать в максимальном доступном качестве, которое было загружено на ютуб. Для скачивания выберите вариант из формы ниже:
Роботам не доступно скачивание файлов. Если вы считаете что это ошибочное сообщение - попробуйте зайти на сайт через браузер google chrome или mozilla firefox. Если сообщение не исчезает - напишите о проблеме в обратную связь. Спасибо.
Если кнопки скачивания не
загрузились
НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу
страницы.
Спасибо за использование сервиса savevideohd.ru
State-of-the-art (SotA) computer vision (CV) models are characterized by a restricted understanding of the visual world specific to their training data [1]. These models can perform very well on specific tasks and datasets, but they do not generalize well. They cannot handle new classes or images beyond the domain they have been trained with. Ideally, a CV model should learn the contents of images without excessive focus on the specific labels it is initially trained to understand. Fortunately, OpenAI's CLIP has proved itself as an incredibly flexible CV classification model that often requires zero retraining. In this chapter, we will explore CLIP in zero-shot image classification. 🌲 Pinecone article: https://pinecone.io/learn/zero-shot-i... 🤖 AI Dev Studio: https://aurelio.ai/ 👾 Discord: / discord