Vit So400m Patch14 Siglip Gap 378.v2 Webli
SigLIP 2アーキテクチャに基づく視覚Transformerモデル、WebLIデータセットで事前学習され、アテンションプーリングヘッドを削除しグローバル平均プーリングを採用
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リリース時間 : 2/21/2025
モデル概要
このモデルはSigLIP 2の視覚エンコーダ部分で、画像特徴抽出に特化しており、マルチモーダルタスクの視覚理解に適している
モデル特徴
SigLIP 2アーキテクチャ改良
改良された視覚-言語事前学習アーキテクチャを採用し、セマンティック理解と位置特定能力を強化
グローバル平均プーリング
アテンションプーリングヘッドを削除し、グローバル平均プーリング(GAP)で特徴抽出を簡素化
大規模事前学習
WebLI大規模データセットで事前学習されており、強力な視覚表現能力を持つ
モデル能力
画像特徴抽出
視覚的セマンティック理解
マルチモーダルタスク視覚エンコーディング
使用事例
コンピュータビジョン
画像検索
類似画像検索のための画像特徴を抽出
視覚-言語タスク
マルチモーダルモデルの視覚エンコーダとして使用
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