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Vit So400m Patch16 Siglip 256.webli I18n
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Vit So400m Patch16 Siglip 256.webli I18n

timmによって開発
SigLIPベースの視覚Transformerモデルで、画像特徴抽出に特化し、オリジナルのアテンションプーリングメカニズムを採用しています。
画像分類
Transformers
オープンソースライセンス:Apache-2.0#多言語画像エンコーディング#SigLIPアテンションプーリング#ゼロショット画像分類
ダウンロード数 15
リリース時間 : 12/24/2024

モデル概要

このモデルは、SigLIP（Sigmoid Loss for Language-Image Pre-training）手法で訓練された視覚Transformer（ViT）アーキテクチャの画像エンコーダで、多言語シナリオにおける画像特徴抽出タスクに適しています。

モデル特徴

SigLIPトレーニング手法
Sigmoid Lossを使用した言語-画像事前トレーニングにより、クロスモーダル表現学習を最適化します。
オリジナルアテンションプーリング
オリジナルのアテンションメカニズムを保持した特徴プーリングにより、特徴表現能力を強化します。
多言語サポート
国際化シナリオ向けに最適化され、多言語テキストと画像の関連学習をサポートします。

モデル能力

画像特徴抽出
クロスモーダル表現学習
多言語画像理解

使用事例

コンピュータビジョン
画像検索
高品質な画像特徴を抽出することで、精度の高い画像検索を実現します。
クロスモーダル検索の精度向上
多言語画像アノテーション
画像に対して多言語の説明やタグを生成します。
多言語環境での画像理解をサポート
クロスモーダルアプリケーション
画像テキストマッチング
画像とテキスト記述の関連性を判断します。
画像とテキストの関連分析の精度向上
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