모델 정보

bioclip-2.5-vith14

imageomics · bioclip-2.5-vith14

BioCLIP 2.5 Huge is a foundation model for biology organismal images. It is trained on TreeOfLife-200M on the basis of a CLIP model (ViT-H/14) pre-trained on LAION-2B. BioCLIP 2.5 Huge yields state-of-the-art performance in recognizing various species and further improves the performance on broader biological visual tasks. BioCLIP 2.5 Huge is trained on an updated version of TreeOfLife-200M that adds 19M more images to the original version (dataset to be updated with new metadata and species embeddings). In addition to the slightly larger training dataset, BioCLIP 2.5 Huge was extended to a ViT-H/14 backbone, in comparison with the ViT-L/14 backbone adopted by BioCLIP 2. The training was based on an updated version of the BioCLIP 2 repository (v2.0.0), where `torchcompile` and `pure_bf16` were used for acceleration. The model achieves new state-of-the-art performance on both species classification and broader biological visual tasks, surpassing BioCLIP 2 by 5.7% and 3.5%, respectively. Especially in FishNet, which requires the model to distinguish different habitats, BioCLIP 2.5 Huge demonstrates a 8.7% performance improvement over BioCLIP 2.

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정보 업데이트2026/11/2 19:15:42
OVERVIEW

모델 소개

BioCLIP 2.5 Huge is a foundation model for biology organismal images. It is trained on TreeOfLife-200M on the basis of a CLIP model (ViT-H/14) pre-trained on LAION-2B. BioCLIP 2.5 Huge yields state-of-the-art performance in recognizing various species and further improves the performance on broader biological visual tasks. BioCLIP 2.5 Huge is trained on an updated version of TreeOfLife-200M that adds 19M more images to the original version (dataset to be updated with new metadata and species embeddings). In addition to the slightly larger training dataset, BioCLIP 2.5 Huge was extended to a ViT-H/14 backbone, in comparison with the ViT-L/14 backbone adopted by BioCLIP 2. The training was based on an updated version of the BioCLIP 2 repository (v2.0.0), where `torchcompile` and `pure_bf16` were used for acceleration. The model achieves new state-of-the-art performance on both species classification and broader biological visual tasks, surpassing BioCLIP 2 by 5.7% and 3.5%, respectively. Especially in FishNet, which requires the model to distinguish different habitats, BioCLIP 2.5 Huge demonstrates a 8.7% performance improvement over BioCLIP 2.

주요 특징

特点摘要待依据来源补齐,不凭模型名称推断能力。

한계 및 유의 사항

구체적 한계를 판단할 출처가 부족합니다. 실제 성능, 지연, 데이터 정책, 라이선스와 버전 수명을 확인하세요.

PRICING & COST

출처별 요금 및 비용 분석

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