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Vit Base Patch16 Siglip Gap 384.v2 Webli

timmによって開発
SigLIP 2に基づくViT画像エンコーダーで、グローバル平均プーリング(GAP)を使用してアテンションプーリングヘッドを置き換え、画像特徴抽出タスクに適しています。
ダウンロード数 105
リリース時間 : 2/21/2025

モデル概要

このモデルはSigLIP 2の視覚トランスフォーマー(ViT)実装で、画像特徴抽出専用に設計されています。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に置き換えており、密な特徴が必要な視覚タスクに適しています。

モデル特徴

グローバル平均プーリング
GAPを使用してアテンションプーリングヘッドを置き換え、モデル構造を簡素化しながら重要な特徴を保持
SigLIP 2改良
SigLIP 2アーキテクチャに基づき、改良されたセマンティック理解、位置特定、密な特徴能力を備えています
高解像度サポート
384×384解像度入力をサポートし、細かい特徴が必要なタスクに適しています

モデル能力

画像特徴抽出
視覚的セマンティック理解
密な特徴生成

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
視覚的位置特定
画像内の特定のオブジェクトや領域を識別
マルチモーダルアプリケーション
視覚-言語タスク
画像とテキストのマッチングなどのタスクのための視覚エンコーダーとして使用
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