Vit Giantopt Patch16 Siglip Gap 256.v2 Webli

🚀 vit_giantopt_patch16_siglip_gap_256.v2_webli

timm用のSigLIP 2 ViT（画像エンコーダのみ）です。https://huggingface.co/timm/ViT - gopt - 16 - SigLIP2 - 256 の画像タワーと同等です。このgapバリアントはグローバル平均プーリングを使用し、アテンションプーリングヘッドを削除しています。

🚀 クイックスタート

このモデルはtimmライブラリで使用できるSigLIP 2 ViTの画像エンコーダです。特定の画像特徴抽出タスクに役立ちます。

📚 ドキュメント

モデルの詳細

• データセット: webli
• 論文:
  • SigLIP 2: Multilingual Vision - Language Encoders with Improved Semantic Understanding, Localization, and Dense Features: https://arxiv.org/abs/2502.14786
  • Sigmoid Loss for Language Image Pre - Training: https://arxiv.org/abs/2303.15343

引用

@article{tschannen2025siglip,
          title={SigLIP 2: Multilingual Vision-Language Encoders with Improved Semantic Understanding, Localization, and Dense Features},
          author={Tschannen, Michael and Gritsenko, Alexey and Wang, Xiao and Naeem, Muhammad Ferjad and Alabdulmohsin, Ibrahim and Parthasarathy, Nikhil and Evans, Talfan and Beyer, Lucas and Xia, Ye and Mustafa, Basil and H'enaff, Olivier and Harmsen, Jeremiah and Steiner, Andreas and Zhai, Xiaohua},
          year={2025},
          journal={arXiv preprint arXiv:2502.14786}
        }
        

@inproceedings{zhai2023sigmoid,
          title={Sigmoid loss for language image pre-training},
          author={Zhai, Xiaohua and Mustafa, Basil and Kolesnikov, Alexander and Beyer, Lucas},
          booktitle={Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision},
          pages={11975--11986},
          year={2023}
        }
        

📄 ライセンス

このモデルはapache - 2.0ライセンスの下で提供されています。