Vit Giantopt Patch16 Siglip Gap 256.v2 Webli
SigLIP 2 ViT圖像編碼器,採用全局平均池化,移除了注意力池化頭,專為timm設計
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發布時間 : 2/21/2025
模型概述
這是一個基於SigLIP 2的視覺Transformer模型,專門用於圖像特徵提取。它採用全局平均池化(GAP)替代了注意力池化頭,適用於需要高效圖像特徵表示的任務。
模型特點
SigLIP 2架構
基於改進的SigLIP 2架構,具有增強的語義理解和特徵提取能力
全局平均池化
採用全局平均池化(GAP)替代注意力池化頭,簡化模型結構
大規模預訓練
在webli數據集上進行預訓練,具有強大的視覺表示能力
模型能力
圖像特徵提取
視覺語義理解
密集特徵表示
使用案例
計算機視覺
圖像檢索
提取圖像特徵用於相似圖像檢索
視覺定位
為視覺定位任務提供密集特徵表示
多模態應用
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