# WebLI預訓練

基於SigLIP 2的ViT圖像編碼器，採用全局平均池化，移除了注意力池化頭，適用於圖像特徵提取任務。

基於SigLIP 2的ViT圖像編碼器，採用全局平均池化處理，移除了注意力池化頭部，適用於圖像特徵提取任務。

基於SigLIP 2的視覺Transformer模型，使用全局平均池化(GAP)替代注意力池化頭的圖像編碼器

基於WebLI數據集訓練的SigLIP 2視覺語言模型，適用於零樣本圖像分類任務。

基於WebLI數據集訓練的SigLIP 2視覺語言模型，適用於零樣本圖像分類任務

基於WebLI數據集訓練的SigLIP 2視覺語言模型，支持零樣本圖像分類任務。

基於WebLI數據集訓練的SigLIP 2視覺語言模型，支持零樣本圖像分類

基於WebLI數據集訓練的SigLIP 2視覺語言模型，支持零樣本圖像分類任務

一個在WebLI數據集上訓練的SigLIP 2視覺語言模型，適用於零樣本圖像分類任務。

基於WebLI數據集訓練的SigLIP 2視覺語言模型，支持零樣本圖像分類任務

一個在WebLI數據集上訓練的SigLIP 2視覺語言模型，適用於零樣本圖像分類任務。

基於WebLI數據集訓練的SigLIP 2視覺語言模型，支持零樣本圖像分類

基於WebLI數據集訓練的SigLIP 2視覺語言模型，支持零樣本圖像分類任務

基於WebLI數據集訓練的SigLIP 2視覺語言模型，適用於零樣本圖像分類任務。

基於WebLI數據集訓練的SigLIP 2視覺語言模型，支持零樣本圖像分類任務

基於WebLI數據集訓練的SigLIP 2視覺語言模型，支持零樣本圖像分類任務

SigLIP 2 是基於 SigLIP 的改進模型，整合了多項技術以提升語義理解、定位和密集特徵提取能力。

SigLIP 2是基於SigLIP改進的多語言視覺語言編碼器，增強了語義理解、定位和密集特徵提取能力。

基於SoViT主幹網絡、採用Sigmoid損失函數改進的多模態模型，支持零樣本圖像分類和圖文檢索

SigLIP是基於WebLi數據集預訓練的視覺語言模型，採用改進的sigmoid損失函數，優化了圖像-文本匹配任務。

SigLIP是基於WebLi數據集預訓練的改進版CLIP模型，採用Sigmoid損失函數優化圖像-文本匹配任務

SigLIP是基於WebLi數據集預訓練的視覺-語言模型，採用改進的sigmoid損失函數，在圖像分類和圖文檢索任務中表現優異。

一個在WebLI數據集上訓練的SigLIP（用於語言-圖像預訓練的Sigmoid損失）模型，適用於零樣本圖像分類任務。

基於WebLI數據集訓練的SigLIP（語言-圖像預訓練的Sigmoid損失）模型，適用於零樣本圖像分類任務。

一個在WebLI數據集上訓練的SigLIP（用於語言-圖像預訓練的Sigmoid損失）模型，適用於零樣本圖像分類任務。

基於WebLI數據集訓練的SigLIP（Sigmoid Loss for Language-Image Pre-training）模型，用於零樣本圖像分類任務。

基於WebLI數據集訓練的SigLIP（語言圖像預訓練的Sigmoid損失）模型，用於零樣本圖像分類任務。

基於WebLI數據集訓練的SigLIP（Sigmoid損失語言圖像預訓練）模型，用於零樣本圖像分類任務

基於WebLI數據集訓練的SigLIP（Sigmoid損失語言圖像預訓練）模型，用於零樣本圖像分類任務

一個在WebLI數據集上訓練的SigLIP（語言-圖像預訓練的Sigmoid損失）模型，適用於零樣本圖像分類任務。

SigLIP是基於WebLi數據集預訓練的視覺語言模型，採用改進的Sigmoid損失函數，優化了圖像-文本匹配任務