Vit Base Patch16 Siglip Gap 224.v2 Webli
SigLIP 2を基にした視覚トランスフォーマーモデルで、グローバル平均プーリングを用いて画像特徴を処理
ダウンロード数 303
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画像エンコーダーで、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方式で画像特徴を抽出します。
モデル特徴
グローバル平均プーリング
GAP(グローバル平均プーリング)をアテンションプーリングヘッドの代わりに使用し、特徴抽出プロセスを簡素化
SigLIP 2改良
SigLIP 2アーキテクチャを基に、改良された意味理解と位置特定能力を有する
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
モデル能力
画像特徴抽出
視覚的意味理解
マルチモーダルタスクサポート
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
マルチモーダルタスク
視覚-言語連携タスクのための視覚エンコーダーとして使用
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