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Vit So400m Patch16 Siglip 256.webli I18n
基於SigLIP的視覺Transformer模型，專注於圖像特徵提取，採用原始注意力池化機制。
下載量 15
發布時間 : 12/24/2024
模型概述
該模型是一個視覺Transformer（ViT）架構的圖像編碼器，採用SigLIP（Sigmoid Loss for Language-Image Pre-training）方法進行訓練，適用於多語言場景下的圖像特徵提取任務。
模型特點
SigLIP訓練方法
採用Sigmoid Loss進行語言-圖像預訓練，優化跨模態表示學習。
原始注意力池化
保留原始注意力機制進行特徵池化，增強特徵表示能力。
多語言支持
針對國際化場景優化，支持多語言文本與圖像的關聯學習。
模型能力
圖像特徵提取
跨模態表示學習
多語言圖像理解
使用案例
計算機視覺
圖像檢索
通過提取高質量圖像特徵實現精準的圖像檢索。
提升跨模態檢索的準確率
多語言圖像標註
為圖像生成多語言描述或標籤。
支持多語言環境下的圖像理解
跨模態應用
圖文匹配
判斷圖像與文本描述的相關性。
增強圖文關聯分析的準確性
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