Vit Large Patch16 Siglip 384.v2 Webli
SigLIP 2アーキテクチャに基づく視覚Transformerモデル、画像特徴抽出のために設計され、webliデータセットで事前学習済み
ダウンロード数 4,265
リリース時間 : 2/21/2025
モデル概要
このモデルはSigLIP 2論文で説明された視覚エンコーダ部分で、ViT-Largeアーキテクチャを採用し、効率的な画像特徴抽出とマルチモーダル理解能力に焦点を当てています
モデル特徴
SigLIP 2アーキテクチャ
改良されたSigmoid損失関数を使用した事前学習により、モデルのマルチモーダル理解能力を強化
高解像度処理
384x384解像度の入力をサポート、高品質画像の処理に適しています
高密度特徴抽出
豊富な画像特徴表現を生成可能、下流の視覚タスクに適用可能
モデル能力
画像特徴抽出
マルチモーダル理解
視覚的意味エンコーディング
使用事例
コンピュータビジョン
画像検索
抽出した画像特徴を利用して類似画像検索を実施
高精度な検索効果
視覚的質問応答
マルチモーダル質問応答システムの視覚エンコーダとして使用
質問応答の精度向上
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
改善されたクロスモーダルアライメント能力
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