モデル選定

意味理解の強化

# 意味理解の強化

Vit So400m Patch16 Siglip 256.v2 Webli

SigLIP 2 ViTモデル、画像エンコーダ部分のみを含み、画像特徴抽出用、WebLIデータセットで学習。

テキスト生成画像

Vit So400m Patch14 Siglip Gap 224.v2 Webli

SigLIP 2に基づくViT画像エンコーダーで、グローバル平均プーリングを採用し、注意プーリングヘッドを削除、画像特徴抽出タスクに適しています。

Siglip2 So400m Patch16 Naflex

SigLIP 2はSigLIP事前学習目標を基に改良されたモデルで、意味理解、位置特定、高密度特徴抽出能力を向上させるために複数の技術を統合しています。

テキスト生成画像

Siglip2 Base Patch16 512

SigLIP 2は、意味理解、位置特定、密な特徴抽出能力を向上させるために複数の技術を統合した視覚言語モデルです。

テキスト生成画像

Siglip2 Base Patch32 256

SigLIP 2はSigLIPを基に改良されたバージョンで、意味理解、位置特定、密な特徴抽出能力を向上させるために複数の技術が統合されています。

テキスト生成画像

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