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Vit Giantopt Patch16 Siglip 256.v2 Webli

timmによって開発
SigLIP 2技術に基づく視覚Transformerモデル、画像特徴抽出に特化
ダウンロード数 59
リリース時間 : 2/21/2025

モデル概要

これはtimm向けに設計されたSigLIP 2 ViT(画像エンコーダーのみ)で、効率的な画像特徴抽出に使用されます。モデルはWebLIデータセットでトレーニングされ、強力な視覚表現能力を備えています。

モデル特徴

SigLIP 2技術
改良されたSigmoid損失関数を使用した事前トレーニングにより、意味理解と位置特定能力を強化
高密度特徴抽出
高品質な高密度画像特徴表現を生成可能
多言語視覚エンコーディング
多言語環境での視覚特徴抽出をサポート

モデル能力

画像特徴抽出
視覚的意味理解
画像位置分析

使用事例

コンピュータビジョン
画像検索
効率的な画像検索システムの構築に使用可能
高品質な特徴表現により検索精度が向上
視覚言語タスク
マルチモーダルタスクの視覚エンコーダーとして使用
強化された意味理解能力によりクロスモーダルタスクのパフォーマンスが向上
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