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全局平均池化

# 全局平均池化

Vit So400m Patch16 Siglip Gap 384.v2 Webli
Apache-2.0
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。
圖像分類 Transformers
V
timm
19
0
Vit So400m Patch16 Siglip Gap 256.v2 Webli
Apache-2.0
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。
文本生成圖像 Transformers
V
timm
22
0
Vit So400m Patch14 Siglip Gap 378.v2 Webli
Apache-2.0
基於SigLIP 2架構的視覺Transformer模型，使用WebLI數據集預訓練，移除了注意力池化頭並採用全局平均池化
圖像分類 Transformers
V
timm
20
0
Vit So400m Patch14 Siglip Gap 224.v2 Webli
Apache-2.0
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。
圖像分類 Transformers
V
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179
0
Vit Large Patch16 Siglip Gap 512.v2 Webli
Apache-2.0
基於SigLIP 2架構的視覺Transformer模型，專為圖像特徵提取設計，採用全局平均池化(GAP)替代注意力池化頭部
圖像分類 Transformers
V
timm
29
0
Vit Large Patch16 Siglip Gap 384.v2 Webli
Apache-2.0
基於SigLIP 2架構的視覺Transformer模型，採用全局平均池化(GAP)的變體，移除了注意力池化頭，適用於圖像特徵提取任務。
文本生成圖像 Transformers
V
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95
0
Vit Giantopt Patch16 Siglip Gap 384.v2 Webli
Apache-2.0
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。
圖像分類 Transformers
V
timm
21
0
Vit Giantopt Patch16 Siglip Gap 256.v2 Webli
Apache-2.0
SigLIP 2 ViT圖像編碼器，採用全局平均池化，移除了注意力池化頭，專為timm設計
圖像分類 Transformers
V
timm
17
0
Vit Base Patch32 Siglip Gap 256.v2 Webli
Apache-2.0
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
文本生成圖像 Transformers
V
timm
25
1
Vit Base Patch16 Siglip Gap 512.v2 Webli
Apache-2.0
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。
圖像分類 Transformers
V
timm
105
0
Vit Base Patch16 Siglip Gap 384.v2 Webli
Apache-2.0
基於SigLIP 2的ViT圖像編碼器，使用全局平均池化(GAP)替代注意力池化頭，適用於圖像特徵提取任務。
圖像分類 Transformers
V
timm
105
0
Vit Base Patch16 Siglip Gap 256.v2 Webli
Apache-2.0
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。
多模態融合 Transformers
V
timm
114
1
Vit Base Patch16 Siglip Gap 224.v2 Webli
Apache-2.0
基於SigLIP 2的視覺變換器模型，採用全局平均池化處理圖像特徵
圖像分類 Transformers
V
timm
303
0
Vit So400m Patch16 Siglip Gap 512.v2 Webli
Apache-2.0
基於SigLIP 2的ViT圖像編碼器，採用全局平均池化處理，適用於視覺語言任務。
文本生成圖像 Transformers
V
timm
21
0
Vit So400m Patch14 Siglip Gap 896.pali Pt
Apache-2.0
基於SigLIP圖像編碼器的視覺模型，採用全局平均池化，是PaliGemma項目的一部分
文本生成圖像 Transformers
V
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15
1
Vit So400m Patch14 Siglip Gap 896.pali2 3b Pt
Apache-2.0
基於SigLIP圖像編碼器的視覺模型，採用全局平均池化，是PaliGemma2項目的一部分
文本生成圖像 Transformers
V
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14
1
Vit So400m Patch14 Siglip Gap 448.pali Mix
Apache-2.0
基於SigLIP圖像編碼器的視覺語言模型，採用全局平均池化處理，適用於多模態任務。
文本生成圖像 Transformers
V
timm
15
0
Vit Large Patch16 Siglip Gap 384.webli
Apache-2.0
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。
圖像分類 Transformers
V
timm
13
0
Vit Base Patch16 Siglip Gap 224.webli
Apache-2.0
基於SigLIP的視覺Transformer模型，僅包含圖像編碼器部分，採用全局平均池化策略
圖像分類 Transformers
V
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178
1
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