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Vit Base Patch16 Siglip Gap 256.v2 Webli

由timm開發
基於SigLIP 2的ViT圖像編碼器,採用全局平均池化,移除注意力池化頭,適用於圖像特徵提取。
下載量 114
發布時間 : 2/21/2025

模型概述

該模型是一個專為timm設計的SigLIP 2 ViT圖像編碼器,主要用於圖像特徵提取任務。它基於Webli數據集訓練,採用全局平均池化策略,移除了注意力池化頭。

模型特點

SigLIP 2架構
採用改進的SigLIP 2架構,具有更好的語義理解和定位能力
全局平均池化
使用全局平均池化(GAP)替代注意力池化頭,簡化模型結構
Webli數據集訓練
基於大規模Webli數據集進行預訓練

模型能力

圖像特徵提取
視覺語義理解
圖像定位

使用案例

計算機視覺
圖像檢索
利用提取的圖像特徵進行相似圖像檢索
視覺問答
作為視覺-語言模型中的圖像編碼器組件
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