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Vit Base Patch16 Siglip Gap 224.webli
基於SigLIP的視覺Transformer模型，僅包含圖像編碼器部分，採用全局平均池化策略
下載量 178
發布時間 : 12/24/2024
模型概述
該模型是SigLIP框架中的視覺編碼器組件，專為圖像特徵提取設計，適用於需要高效視覺表示的任務
模型特點
SigLIP優化架構
採用SigLIP框架的改進視覺Transformer結構，優化了圖像表示能力
全局平均池化
使用全局平均池化(GAP)替代傳統CLS token，可能提升特徵穩定性
高效特徵提取
專為圖像特徵提取任務優化，輸出緊湊的視覺表示向量
模型能力
圖像特徵提取
視覺表示學習
圖像內容分析
使用案例
計算機視覺
圖像檢索系統
提取圖像特徵用於相似性搜索
高效生成緊湊的圖像表示向量
多模態學習
作為視覺編碼器與其他模態模型配合使用
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