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Vit Base Patch16 Siglip Gap 224.webli
基于SigLIP的视觉Transformer模型，仅包含图像编码器部分，采用全局平均池化策略
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Release Time : 12/24/2024
Model Overview
该模型是SigLIP框架中的视觉编码器组件，专为图像特征提取设计，适用于需要高效视觉表示的任务
Model Features
SigLIP优化架构
采用SigLIP框架的改进视觉Transformer结构，优化了图像表示能力
全局平均池化
使用全局平均池化(GAP)替代传统CLS token，可能提升特征稳定性
高效特征提取
专为图像特征提取任务优化，输出紧凑的视觉表示向量
Model Capabilities
图像特征提取
视觉表示学习
图像内容分析
Use Cases
计算机视觉
图像检索系统
提取图像特征用于相似性搜索
高效生成紧凑的图像表示向量
多模态学习
作为视觉编码器与其他模态模型配合使用
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