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密集特徵提取

# 密集特徵提取

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 Patch16 Siglip 384.v2 Webli
Apache-2.0
基於SigLIP 2的視覺Transformer模型，專為圖像特徵提取設計，預訓練於webli數據集
文本生成圖像 Transformers
V
timm
2,073
0
Vit So400m Patch16 Siglip 256.v2 Webli
Apache-2.0
SigLIP 2 ViT模型，僅包含圖像編碼器部分，用於圖像特徵提取，基於WebLI數據集訓練。
文本生成圖像 Transformers
V
timm
12.56k
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
timm
179
0
Vit So400m Patch14 Siglip 378.v2 Webli
Apache-2.0
基於SigLIP 2的視覺Transformer模型，專為圖像特徵提取設計，訓練於webli數據集
文本生成圖像 Transformers
V
timm
30
0
Vit So400m Patch14 Siglip 224.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，預訓練於webli數據集。
圖像分類 Transformers
V
timm
7,005
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 Large Patch16 Siglip 512.v2 Webli
Apache-2.0
基於SigLIP 2的ViT圖像編碼器，專為timm設計，適用於視覺-語言任務
圖像分類 Transformers
V
timm
295
0
Vit Large Patch16 Siglip 384.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，預訓練於webli數據集
文本生成圖像 Transformers
V
timm
4,265
0
Vit Large Patch16 Siglip 256.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，訓練於webli數據集
圖像分類 Transformers
V
timm
525
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 Giantopt Patch16 Siglip 384.v2 Webli
Apache-2.0
基於SigLIP 2的ViT圖像編碼器，專為timm設計，適用於視覺語言任務
圖像分類 Transformers
V
timm
160
0
Vit Giantopt Patch16 Siglip 256.v2 Webli
Apache-2.0
基於SigLIP 2技術的視覺Transformer模型，專注於圖像特徵提取
文本生成圖像 Transformers
V
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59
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 Patch32 Siglip 256.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
文本生成圖像 Transformers
V
timm
27
0
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 Base Patch16 Siglip 512.v2 Webli
Apache-2.0
基於SigLIP 2的視覺變換器模型，專為圖像特徵提取設計，使用webli數據集預訓練
文本生成圖像 Transformers
V
timm
2,664
0
Vit Base Patch16 Siglip 384.v2 Webli
Apache-2.0
基於SigLIP 2的視覺變換器模型，專為圖像特徵提取設計，使用webli數據集預訓練
文本生成圖像 Transformers
V
timm
330
0
Vit Base Patch16 Siglip 256.v2 Webli
Apache-2.0
基於SigLIP 2的ViT圖像編碼器，用於提取圖像特徵，支持多語言視覺-語言任務。
文本生成圖像 Transformers
V
timm
731
2
Vit Base Patch16 Siglip 224.v2 Webli
Apache-2.0
基於SigLIP 2的ViT模型，專注於圖像特徵提取，使用webli數據集訓練
文本生成圖像 Transformers
V
timm
1,992
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 Gopt 16 SigLIP2 384
Apache-2.0
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
文本生成圖像
V
timm
1,953
1
Vit SO400M 16 SigLIP2 512
Apache-2.0
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
文本生成圖像
V
timm
1,191
4
Vit SO400M 16 SigLIP2 384
Apache-2.0
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。
文本生成圖像
V
timm
106.30k
2
Vit SO400M 16 SigLIP2 256
Apache-2.0
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
文本生成圖像
V
timm
998
0
Vit SO400M 14 SigLIP2
Apache-2.0
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。
文本生成圖像
V
timm
1,178
0
Vit L 16 SigLIP2 512
Apache-2.0
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
文本生成圖像
V
timm
147
2
Vit L 16 SigLIP2 384
Apache-2.0
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。
文本生成圖像
V
timm
581
0
Vit L 16 SigLIP2 256
Apache-2.0
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
文本生成圖像
V
timm
888
0
Vit B 16 SigLIP2 512
Apache-2.0
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
文本生成圖像
V
timm
1,442
1
Vit B 16 SigLIP2 384
Apache-2.0
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
文本生成圖像
V
timm
1,497
0
Vit B 16 SigLIP2
Apache-2.0
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。
文本生成圖像
V
timm
11.26k
0
Vit B 32 SigLIP2 256
Apache-2.0
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
文本生成圖像
V
timm
691
0
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