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Vit Large Patch16 Siglip Gap 384.webli
SigLIPベースの視覚Transformerモデルで、グローバル平均プーリングを採用し、画像特徴抽出タスクに適しています。
ダウンロード数 13
リリース時間 : 12/24/2024
モデル概要
このモデルは、画像特徴抽出専用の視覚Transformerアーキテクチャです。SigLIP（Sigmoid Loss for Language Image Pre-training）手法で事前学習され、グローバル平均プーリング（GAP）を使用して画像特徴を抽出します。
モデル特徴
SigLIP事前学習
Sigmoid Lossを使用した言語画像事前学習により、モデルの特徴抽出能力が向上
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)戦略を採用し、画像特徴抽出プロセスを簡素化
大サイズ入力
384x384ピクセルの大サイズ画像入力に対応し、高解像度画像処理に適しています
モデル能力
画像特徴抽出
視覚表現学習
使用事例
コンピュータビジョン
画像分類
画像分類タスクの特徴抽出に使用可能
画像検索
類似画像検索のための画像特徴抽出
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