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Vit Base Patch16 Siglip Gap 224.webli
SigLIPベースの視覚Transformerモデル、画像エンコーダーのみを含み、グローバル平均プーリング戦略を採用
ダウンロード数 178
リリース時間 : 12/24/2024
モデル概要
このモデルはSigLIPフレームワークの視覚エンコーダーコンポーネントで、画像特徴抽出のために設計され、効率的な視覚表現が必要なタスクに適しています
モデル特徴
SigLIP最適化アーキテクチャ
SigLIPフレームワークの改良版視覚Transformer構造を採用し、画像表現能力を最適化
グローバル平均プーリング
従来のCLSトークンの代わりにグローバル平均プーリング(GAP)を使用し、特徴の安定性を向上させる可能性
効率的な特徴抽出
画像特徴抽出タスクのために最適化され、コンパクトな視覚表現ベクトルを出力
モデル能力
画像特徴抽出
視覚表現学習
画像内容分析
使用事例
コンピュータビジョン
画像検索システム
類似性検索のために画像特徴を抽出
効率的にコンパクトな画像表現ベクトルを生成
マルチモーダル学習
他のモダリティモデルと組み合わせて使用する視覚エンコーダーとして
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