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Vit Base Patch16 Siglip Gap 256.v2 Webli

Developed by timm
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、画像特徴抽出に適しています。
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Release Time : 2/21/2025

Model Overview

このモデルはtimm向けに設計されたSigLIP 2 ViT画像エンコーダーで、主に画像特徴抽出タスクに使用されます。Webliデータセットでトレーニングされ、グローバル平均プーリング戦略を採用し、注意プーリングヘッドを削除しています。

Model Features

SigLIP 2アーキテクチャ
改良されたSigLIP 2アーキテクチャを採用し、より優れた意味理解と位置特定能力を備えています
グローバル平均プーリング
注意プーリングヘッドの代わりにグローバル平均プーリング(GAP)を使用し、モデル構造を簡素化
Webliデータセットトレーニング
大規模なWebliデータセットで事前トレーニングを実施

Model Capabilities

画像特徴抽出
視覚的意味理解
画像位置特定

Use Cases

コンピュータビジョン
画像検索
抽出した画像特徴を利用して類似画像を検索
視覚的質問応答
視覚-言語モデル内の画像エンコーダーコンポーネントとして使用
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