Perception Encoder埋め込みモデル

画像または文字列の埋め込みを生成します。

Meta Perception Encoderモデルを使用して、テキストと画像の意味埋め込みを作成します。

このブロックは画像または文字列を受け取り、埋め込みを返します。この埋め込みは、異なる画像間や画像とテキスト間の類似性を比較するために使用できます。

型識別子

ステップで次の識別子を使用してください "type" フィールド： roboflow_core/perception_encoder@v1 ワークフローにこのブロックをステップとして追加するには。

プロパティ

名前	型	説明	参照
name	str	ワークフロー内のステップの一意の名前。	❌
データ	str	埋め込みを生成するための文字列または画像..	✅
version	str	Perception Encoderモデルのバリアント。	✅

この 参照 列は、で利用可能な動的値を使ってプロパティをパラメータ化できる可能性を示します ワークフロー 実行時。参照 バインディング 詳細は。

ランタイム互換性

ハード - ランタイム self_hosted_cpu；実行 ローカル : GPU が必要です。run_locally() は CUDA を必要とするモデルを読み込みます。

入力と出力のバインディング

利用可能な接続は、そのバインディング種別によって異なります。どのバインディング種別が Perception Encoder埋め込みモデル のバージョン v1 あるか確認してください。

入力と出力のバインディング

• 入力

  • データ (Union[image, string]): 埋め込みを生成するための文字列または画像..

  • version (string): Perception Encoderモデルのバリアント。

• 出力

  • 埋め込み (埋め込み): ベクトル埋め込みを表す浮動小数点数のリスト..

JSON 定義の例

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