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Vit Base Patch16 Siglip 256.webli I18n
基於SigLIP的ViT-B-16視覺Transformer模型，僅包含圖像編碼器，採用原始注意力池化
下載量 16
發布時間 : 12/24/2024
模型概述
該模型是一個視覺Transformer模型，專門用於圖像特徵提取，採用了SigLIP（Sigmoid Loss for Language-Image Pre-training）方法進行訓練，適用於多語言場景下的視覺任務。
模型特點
SigLIP訓練方法
採用Sigmoid Loss進行語言-圖像預訓練，提高了模型在多模態任務中的表現
原始注意力池化
保留了原始的注意力機制進行特徵池化，不引入額外的池化層
多語言支持
模型訓練時考慮了多語言場景，適用於國際化應用
高效圖像編碼
基於ViT架構，能夠高效提取圖像特徵
模型能力
圖像特徵提取
視覺表示學習
多模態任務支持
使用案例
計算機視覺
圖像分類
可作為圖像分類任務的基礎特徵提取器
視覺搜索
用於構建視覺搜索引擎的特徵提取組件
多模態應用
圖文匹配
與文本模型配合實現圖文匹配任務
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