Vit So400m Patch16 Siglip 512.v2 Webli
SigLIP 2に基づく視覚Transformerモデルで、画像特徴抽出のために設計されており、多言語視覚-言語タスクに適しています。
ダウンロード数 2,766
リリース時間 : 2/21/2025
モデル概要
このモデルはSigLIP 2 ViT(画像エンコーダーのみ)で、主に画像特徴抽出に使用され、Hugging Face上のViT-SO400M-16-SigLIP2-512画像エンコーダータワーと同等の機能を持ちます。
モデル特徴
SigLIP 2強化
SigLIP 2アーキテクチャを採用し、強化された意味理解、位置特定、および密な特徴抽出能力を備えています。
多言語サポート
多言語視覚-言語タスクのために設計されており、クロスランゲージアプリケーションをサポートします。
効率的な特徴抽出
画像特徴抽出に焦点を当てており、さまざまな下流視覚タスクに適しています。
モデル能力
画像特徴抽出
視覚的意味理解
クロスモーダルアラインメント
使用事例
コンピュータビジョン
画像検索
抽出された画像特徴を利用して効率的な画像検索を行います。
視覚的質問応答
視覚的質問応答システムの視覚エンコーダーとして使用されます。
マルチモーダルアプリケーション
画像とテキストのマッチング
画像とテキストのクロスモーダルマッチングタスクに使用されます。
おすすめAIモデル
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
タイ語専用に設計された80億パラメータの命令モデルで、GPT-3.5-turboに匹敵する性能を持ち、アプリケーションシナリオ、検索拡張生成、制限付き生成、推論タスクを最適化
大規模言語モデル
Transformers 複数言語対応

L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-TinyはSODAデータセットでトレーニングされた超小型対話モデルで、エッジデバイス推論向けに設計されており、体積はCosmo-3Bモデルの約2%です。
対話システム
Transformers 英語

C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
RoBERTaアーキテクチャに基づく中国語抽出型QAモデルで、与えられたテキストから回答を抽出するタスクに適しています。
質問応答システム 中国語
R
uer
2,694
98