Vit Large Patch16 Siglip 256.v2 Webli
SigLIP 2アーキテクチャに基づく視覚Transformerモデルで、画像特徴抽出のために設計され、webliデータセットでトレーニングされました
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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、ViT-Largeアーキテクチャを採用し、高品質な画像特徴表現の抽出に特化しており、マルチモーダルタスクに適しています
モデル特徴
SigLIP 2アーキテクチャ
改良された視覚-言語事前トレーニングアーキテクチャを採用し、強化されたセマンティック理解と位置特定能力を備えています
大規模事前トレーニング
webli大規模データセットで事前トレーニングされ、幅広い視覚概念を学習しています
高密度特徴抽出
高品質な画像特徴表現を抽出でき、下流の視覚タスクに適用可能です
モデル能力
画像特徴抽出
視覚的セマンティック理解
マルチモーダル表現学習
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類似画像を検索します
高精度な検索結果
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されます
質問応答の精度向上
マルチモーダルアプリケーション
画像とテキストのマッチング
画像とテキスト記述のマッチング度合いを評価します
改善されたクロスモーダルアライメント能力
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