基于SigLIP 2的ViT图像编码器,采用全局平均池化,移除了注意力池化头,适用于图像特征提取任务。
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发布时间 : 2/21/2025
模型简介
该模型是一个专为timm设计的SigLIP 2 ViT(仅图像编码器),采用全局平均池化(GAP)替代注意力池化头,主要用于图像特征提取任务。
模型特点
SigLIP 2架构
采用改进的SigLIP 2架构,具备更好的语义理解、定位和密集特征提取能力。
全局平均池化
使用全局平均池化(GAP)替代注意力池化头,简化模型结构。
多语言支持
基于webli数据集训练,具备多语言处理能力。
模型能力
图像特征提取
语义理解
视觉定位
使用案例
计算机视觉
图像检索
利用提取的图像特征进行高效图像检索。
视觉问答
作为视觉-语言模型的图像编码器部分使用。
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