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Vit Large Patch16 Siglip Gap 384.webli
基於SigLIP的視覺Transformer模型，採用全局平均池化，適用於圖像特徵提取任務。
下載量 13
發布時間 : 12/24/2024
模型概述
該模型是一個視覺Transformer架構，專門用於圖像特徵提取。它採用了SigLIP（Sigmoid Loss for Language Image Pre-training）方法進行預訓練，並使用全局平均池化（GAP）來提取圖像特徵。
模型特點
SigLIP預訓練
使用Sigmoid Loss進行語言圖像預訓練，提高了模型的特徵提取能力
全局平均池化
採用全局平均池化(GAP)策略提取圖像特徵，簡化了特徵提取過程
大尺寸輸入
支持384x384像素的大尺寸圖像輸入，適合高分辨率圖像處理
模型能力
圖像特徵提取
視覺表示學習
使用案例
計算機視覺
圖像分類
可用於圖像分類任務的特徵提取
圖像檢索
提取圖像特徵用於相似圖像檢索
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