Style 250412.vit Base Patch16 Siglip 384.v2 Webli
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Style 250412.vit Base Patch16 Siglip 384.v2 Webli
由p1atdev開發
基於Vision Transformer架構的視覺模型,採用SigLIP(Sigmoid Loss for Language-Image Pretraining)訓練方法,適用於圖像理解任務。
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發布時間 : 4/12/2025
模型概述
該模型是一個基於Vision Transformer架構的視覺模型,通過SigLIP方法在大規模網絡圖像數據上進行預訓練,擅長圖像分類、檢索等視覺理解任務。
模型特點
SigLIP預訓練
採用Sigmoid損失函數進行語言-圖像對比學習,相比傳統Softmax方法更高效
大規模數據訓練
在WebLI v2數據集上預訓練,包含數十億網絡圖像
高分辨率處理
支持384x384像素輸入,適合需要精細視覺特徵的任務
模型能力
圖像特徵提取
零樣本圖像分類
跨模態檢索
使用案例
內容檢索
基於文本的圖像搜索
使用文本查詢檢索相關圖像
在WebLI基準測試中表現優異
圖像分類
零樣本分類
無需微調即可對新類別進行分類
在ImageNet等基準測試中表現良好
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