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Vit Base Patch16 Siglip 384.webli
SigLIPベースの視覚Transformerモデル、画像エンコーダ部分のみを含み、オリジナルアテンションプーリングメカニズムを採用
ダウンロード数 64
リリース時間 : 12/24/2024
モデル概要
これはSigLIPアーキテクチャに基づく視覚Transformerモデルで、画像特徴抽出専用です。モデルは384x384入力解像度を採用し、16x16のパッチサイズを使用し、様々なコンピュータビジョンタスクに適しています。
モデル特徴
SigLIPアーキテクチャ
SigLIPアーキテクチャを採用した視覚Transformer、画像エンコーディングタスクに特化
オリジナルアテンションプーリング
オリジナルアテンションプーリングメカニズムを使用し、より多くの画像特徴情報を保持
高解像度処理
384x384の高解像度入力をサポート、精密な画像分析に適しています
モデル能力
画像特徴抽出
視覚表現学習
画像分類
画像検索
使用事例
コンピュータビジョン
画像分類
画像分類タスクの基礎特徴抽出に使用可能
画像検索
抽出した画像特徴は類似画像検索に使用可能
視覚表現学習
下流視覚タスクのための事前学習モデルとして使用
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