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Vit So400m Patch14 Siglip Gap 896.pali Pt
SigLIP画像エンコーダーに基づく視覚モデルで、グローバル平均プーリングを採用し、PaliGemmaプロジェクトの一部です
ダウンロード数 15
リリース時間 : 12/26/2024
モデル概要
このモデルは画像理解タスクに特化した視覚特徴抽出モデルで、SigLIPアーキテクチャを採用し、グローバル平均プーリング処理を最適化しています
モデル特徴
SigLIP画像エンコーダー
効率的な視覚特徴抽出能力を持つSigLIPアーキテクチャの画像エンコーダーを採用
グローバル平均プーリング
グローバル平均プーリング(GAP)技術を使用して特徴表現を最適化
高解像度処理
896ピクセルの高解像度画像入力をサポート
モデル能力
画像特徴抽出
視覚表現学習
画像理解
使用事例
コンピュータビジョン
画像分類
画像分類システムの構築に使用可能
視覚的質問応答
マルチモーダルモデルの視覚エンコーディングコンポーネントとして使用
Safetensors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
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
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
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