'vec', ops.image_text_embedding.clip(model_name='clip_vit_base_patch16', modality='image')) .map('vec', 'vec', lambda x: x / np.linalg.norm(x)) .output('img', 'vec') ) DataCollection(p('./teddy.png')).show() 报以下错误,请问是什么原因,该如何解决 ...
Kakao Brain 的 ALIGN-B7-Base 模型虽然训练的数据对少得多 ( 7 亿 VS 1.8 亿),但在图像 KNN 分类任务上表现与 Google 的 ALIGN-B7-Base 相当,在 MS-COCO 图像 - 文本检索、文本 - 图像检索任务上表现更好。Kakao Brain 的 ViT-L/16 在384×512 的 ImageNet 和 ImageNet-ReaL 数据上的表现与 ...