# 高精度特徴抽出

GIST Embedding V0
MIT
GIST-Embedding-v0 は sentence-transformers ベースの文埋め込みモデルで、主に文の類似度計算と特徴抽出タスクに使用されます。
テキスト埋め込み 英語
G
avsolatorio
252.21k
26
Vit So400m Patch16 Siglip 512.v2 Webli
Apache-2.0
SigLIP 2に基づく視覚Transformerモデルで、画像特徴抽出のために設計されており、多言語視覚-言語タスクに適しています。
テキスト生成画像 Transformers
V
timm
2,766
0
Aimv2 Large Patch14 448.apple Pt
AIM-v2はtimmライブラリを基にした画像特徴抽出モデルで、大規模パッチ設計を採用し、高解像度画像処理に適しています。
画像分類 Transformers
A
timm
68
0
Aimv2 Large Patch14 224.apple Pt Dist
AIM-v2はtimmライブラリベースの画像エンコーダーで、蒸留訓練手法を採用し、画像特徴抽出タスクに適しています。
画像分類 Transformers
A
timm
380
1
Aimv2 Huge Patch14 224.apple Pt
AIM-v2はtimmライブラリをベースにした効率的な画像エンコーダで、画像特徴抽出タスクに適しています。
画像分類 Transformers
A
timm
93
0
Vit Base Patch16 Siglip 224.webli
Apache-2.0
SigLIPベースの視覚Transformerモデル、画像エンコーダーのみを含み、オリジナルアテンションプーリングメカニズムを採用
画像分類 Transformers
V
timm
330
1
Dinov2.large.patch 14.reg 4
Apache-2.0
DINOv2は視覚トランスフォーマーに基づく画像特徴抽出モデルで、レジスタ機構を導入することで特徴抽出能力を向上させています。
D
refiners
15
0
Dinov2.large.patch 14
Apache-2.0
DINOv2 largeは自己教師あり学習に基づく大規模視覚特徴抽出モデルで、ロバストな画像特徴表現を生成できます。
D
refiners
20
0
Cvlface Adaface Vit Base Kprpe Webface12m
MIT
キーポイント相対位置エンコーディングに基づく顔認識モデル、ViTアーキテクチャを採用しWebFace12Mデータセットで学習
人の顔に関係がある Transformers 英語
C
minchul
122
1
Cvlface Arcface Ir101 Webface4m
MIT
ArcFace損失関数に基づく深層顔認識モデル、IR101アーキテクチャを使用しWebFace4Mデータセットで訓練
人の顔に関係がある Transformers 英語
C
minchul
44
3
Megadescriptor L 384
Swin-Lアーキテクチャに基づく画像特徴モデルで、動物再識別タスク向けに設計されており、生態学分野で広く利用されています。
画像分類 PyTorch
M
BVRA
5,957
8
AIbase
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