Vit Base Patch16 Siglip 512.v2 Webli
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
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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
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