Vit So400m Patch16 Siglip 256.v2 Webli
SigLIP 2 ViTモデル、画像エンコーダ部分のみを含み、画像特徴抽出用、WebLIデータセットで学習。
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リリース時間 : 2/21/2025
モデル概要
これはSigLIP 2アーキテクチャに基づく視覚トランスフォーマー(ViT)モデルで、画像特徴抽出専用です。Sigmoid損失関数を使用した言語画像事前学習を行い、改善された意味理解と位置特定能力を持ちます。
モデル特徴
SigLIP 2アーキテクチャ
改良されたSigLIP 2アーキテクチャを採用し、より優れた意味理解と位置特定能力を持つ
Sigmoid損失関数
言語画像事前学習にSigmoid損失を使用し、モデル性能を向上
高密度特徴抽出
画像の高密度特徴を抽出可能で、様々な下流視覚タスクに適用可能
モデル能力
画像特徴抽出
意味理解
画像位置特定
使用事例
コンピュータビジョン
画像検索
抽出した画像特徴を利用した類似画像検索
視覚的質問応答
視覚的質問応答システムの画像エンコーダとして
マルチモーダルアプリケーション
画像テキストマッチング
画像とテキスト記述のマッチング度合いを評価するために使用
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