V

Vit Base Patch16 Siglip 512.v2 Webli

timmによって開発
SigLIP 2に基づく視覚トランスフォーマーモデルで、画像特徴抽出のために設計され、webliデータセットで事前学習済み
ダウンロード数 2,664
リリース時間 : 2/21/2025

モデル概要

これはSigLIP 2アーキテクチャに基づく視覚トランスフォーマー(ViT)モデルで、画像エンコーダーのみを含みます。モデルはパッチサイズ16の分割方式を採用し、入力解像度は512x512で、シグモイド損失関数を使用して事前学習されています。

モデル特徴

SigLIP 2アーキテクチャ
改良されたSigLIP 2アーキテクチャを採用し、強化された意味理解と位置特定能力を備えています
高解像度処理
512x512の高解像度画像入力をサポート
高密度特徴抽出
画像の高密度特徴表現を抽出可能
シグモイド損失関数
シグモイド損失関数を使用して事前学習し、視覚-言語の整合性を最適化

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
類似画像検索のための画像特徴を抽出
高品質な画像埋め込み表現を提供
視覚-言語タスク
マルチモーダルタスクのための視覚エンコーダーとして使用
強化された視覚的意味理解能力
AIbase
未来を切り開く、あなたのAIソリューション知識ベース
© 2025AIbase