Style 250412.vit Base Patch16 Siglip 384.v2 Webli
S
Style 250412.vit Base Patch16 Siglip 384.v2 Webli
Developed by p1atdev
Vision Transformerアーキテクチャに基づく視覚モデルで、SigLIP(Sigmoid Loss for Language-Image Pretraining)訓練方法を採用し、画像理解タスクに適しています。
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Release Time : 4/12/2025
Model Overview
このモデルはVision Transformerアーキテクチャに基づく視覚モデルで、SigLIP手法を用いて大規模なウェブ画像データで事前学習されており、画像分類、検索などの視覚理解タスクに優れています。
Model Features
SigLIP事前学習
Sigmoid損失関数を用いた言語-画像対比学習を採用し、従来のSoftmax手法よりも効率的です
大規模データ訓練
WebLI v2データセットで事前学習されており、数十億のウェブ画像を含みます
高解像度処理
384x384ピクセルの入力をサポートし、精密な視覚特徴が必要なタスクに適しています
Model Capabilities
画像特徴抽出
ゼロショット画像分類
クロスモーダル検索
Use Cases
コンテンツ検索
テキストベースの画像検索
テキストクエリを使用して関連画像を検索
WebLIベンチマークで優れた性能を発揮
画像分類
ゼロショット分類
微調整なしで新しいカテゴリを分類可能
ImageNetなどのベンチマークで良好な性能
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