モデル選定

Sigmoid損失関数

# Sigmoid損失関数

Vit B 16 SigLIP2 384

WebLIデータセットで訓練されたSigLIP 2視覚言語モデルで、ゼロショット画像分類タスクに適しています

テキスト生成画像

Siglip So400m Patch14 224

SigLIPはCLIPを改良したマルチモーダルモデルで、より優れたSigmoid損失関数を採用し、WebLiデータセットで事前学習されており、ゼロショット画像分類や画像-テキスト検索などのタスクに適しています。

テキスト生成画像

Siglip Base Patch16 256 Multilingual

SigLIPはWebLiデータセットで事前学習された改良版CLIPモデルで、Sigmoid損失関数を使用して画像-テキストマッチングタスクを最適化

テキスト生成画像

Siglip Large Patch16 384

SigLIPはWebLiデータセットで事前学習されたマルチモーダルモデルで、改良されたSigmoid損失関数を採用しており、ゼロショット画像分類や画像テキスト検索タスクに適しています。

画像生成テキスト

Siglip Base Patch16 256

SigLIPはWebLiデータセットで事前学習された視覚言語モデルで、改良されたSigmoid損失関数を採用し、画像分類や画像テキスト検索タスクで優れた性能を発揮します。

テキスト生成画像

Siglip Base Patch16 224

SigLIPはWebLiデータセットで事前学習された視覚言語モデルで、改良されたSigmoid損失関数を採用し、画像-テキストマッチングタスクを最適化

画像生成テキスト

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