Perception Encoder 임베딩 모델

이미지 또는 문자열의 임베딩을 생성합니다.

Meta Perception Encoder 모델을 사용하여 텍스트와 이미지의 의미론적 임베딩을 생성합니다.

이 블록은 이미지 또는 문자열을 입력받아 임베딩을 반환합니다. 이 임베딩은 서로 다른 이미지 간 또는 이미지와 텍스트 간의 유사도를 비교하는 데 사용할 수 있습니다.

유형 식별자

단계에서 다음 식별자를 사용하세요 "type" 필드: roboflow_core/perception_encoder@v1 워크플로우에 이 블록을 단계로 추가하려면.

속성

이름	유형	설명	참조
name	str	워크플로우에서 단계의 고유 이름.	❌
데이터	str	임베딩을 생성할 문자열 또는 이미지입니다..	✅
version	str	Perception Encoder 모델의 변형입니다.	✅

이 참조 열은 워크플로우 런타임에서 사용 가능한 동적 값으로 속성을 매개변수화할 수 있는 가능성을 나타냅니다 워크플로우 런타임입니다. 자세한 내용은 바인딩 을 참조하세요.

런타임 호환성

하드 - 런타임 self_hosted_cpu; 실행 로컬 : GPU가 필요합니다; run_locally()는 CUDA가 필요한 모델을 로드합니다.

입력 및 출력 바인딩

사용 가능한 연결은 바인딩 유형에 따라 달라집니다. 어떤 바인딩 유형인지 확인하세요 퍼셉션 인코더 임베딩 모델 버전 v1 을 가지고 있는지.

입력 및 출력 바인딩

• 입력

  • 데이터 (Union[이미지, string]): 임베딩을 생성할 문자열 또는 이미지입니다..

  • version (string): Perception Encoder 모델의 변형입니다.

• 출력

  • 임베딩 (임베딩): 벡터 임베딩을 나타내는 부동소수점 숫자 목록입니다..

예시 JSON 정의

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