基于SigLIP 2架构的视觉Transformer模型,采用全局平均池化(GAP)的变体,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
这是一个专为timm设计的SigLIP 2 ViT图像编码器,采用全局平均池化处理特征,适用于计算机视觉任务中的图像特征提取。
模型特点
SigLIP 2架构
采用改进的SigLIP 2架构,具有更好的语义理解和定位能力
全局平均池化
移除了注意力池化头,采用全局平均池化(GAP)处理特征
高分辨率处理
支持384×384分辨率输入
模型能力
图像特征提取
视觉语义理解
图像定位
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检索
视觉-语言任务
作为视觉编码器用于多模态任务
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