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Vit So400m Patch14 Siglip Gap 384.webli
基于SigLIP的视觉Transformer模型，采用全局平均池化处理图像特征
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发布时间 : 12/24/2024
模型简介
该模型是一个视觉Transformer架构的图像编码器，基于SigLIP方法训练，主要用于图像特征提取任务。模型采用384x384分辨率输入和14x14的patch大小，通过全局平均池化(GAP)输出特征。
模型特点
SigLIP训练方法
采用SigLIP(Sigmoid Loss for Language-Image Pre-training)方法训练，优化图像-文本对齐能力
全局平均池化
在模型末端使用全局平均池化层(GAP)提取图像特征，简化特征表示
高分辨率处理
支持384x384像素的输入分辨率，适合处理高质量图像
模型能力
图像特征提取
视觉表示学习
使用案例
计算机视觉
图像检索
提取图像特征用于相似图像搜索
视觉内容分析
分析图像内容并生成紧凑的特征表示
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