Perception Encoder एम्बेडिंग मॉडल

छवि या स्ट्रिंग का embedding बनाएँ।

पाठ और छवियों के अर्थगत एम्बेडिंग बनाने के लिए Meta Perception Encoder मॉडल का उपयोग करें।

यह ब्लॉक एक छवि या स्ट्रिंग स्वीकार करता है और एक एम्बेडिंग लौटाता है। इस एम्बेडिंग का उपयोग विभिन्न छवियों के बीच या छवियों और पाठ के बीच समानता की तुलना करने के लिए किया जा सकता है।

प्रकार पहचानकर्ता

स्टेप में निम्नलिखित पहचानकर्ता का उपयोग करें "type" फ़ील्ड: roboflow_core/perception_encoder@v1 अपने वर्कफ़्लो में ब्लॉक को एक स्टेप के रूप में जोड़ने के लिए।

गुण

नाम	प्रकार	विवरण	संदर्भ
name	str	वर्कफ़्लोज़ में चरण का विशिष्ट नाम।	❌
डेटा	str	जिस स्ट्रिंग या छवि के लिए एम्बेडिंग जनरेट करनी है..	✅
version	str	Perception Encoder मॉडल का संस्करण।	✅

यह संदर्भ स्तंभ यह इंगित करता है कि संपत्ति को वर्कफ़्लो रनटाइम में उपलब्ध गतिशील मानों के साथ पैरामीटराइज़ किया जा सकता है वर्कफ़्लो रनटाइम। देखें बाइंडिंग्स अधिक जानकारी के लिए।

रनटाइम संगतता

कठिन - रनटाइम self_hosted_cpu; निष्पादन स्थानीय : एक GPU की आवश्यकता है; run_locally() एक ऐसा मॉडल लोड करता है जिसे CUDA की आवश्यकता होती है।

इनपुट और आउटपुट बाइंडिंग्स

उपलब्ध कनेक्शन उसके बाइंडिंग प्रकारों पर निर्भर करते हैं। देखें कि कौन-से बाइंडिंग प्रकार Perception Encoder एम्बेडिंग मॉडल संस्करण v1 है।

इनपुट और आउटपुट बाइंडिंग्स

• इनपुट

  • डेटा (Union[छवि, string]): जिस स्ट्रिंग या छवि के लिए एम्बेडिंग जनरेट करनी है..

  • version (string): Perception Encoder मॉडल का संस्करण।

• आउटपुट

  • एंबेडिंग (एंबेडिंग): एक सदिश एम्बेडिंग का प्रतिनिधित्व करने वाली फ़्लोटिंग-पॉइंट संख्याओं की एक सूची..

उदाहरण JSON परिभाषा

{
	    "name": "<your_step_name_here>",
	    "type": "roboflow_core/perception_encoder@v1",
	    "data": "$inputs.image",
	    "version": "PE-Core-B16-224"
	}