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Vit Large Patch16 Siglip 384.v2 Webli

由 timm 开发
基于SigLIP 2架构的视觉Transformer模型,专为图像特征提取设计,预训练于webli数据集
下载量 4,265
发布时间 : 2/21/2025
模型介绍
内容详情
替代品

模型简介

该模型是SigLIP 2论文中描述的视觉编码器部分,采用ViT-Large架构,专注于高效的图像特征提取和多模态理解能力

模型特点

SigLIP 2架构
采用改进的Sigmoid损失函数进行预训练,增强模型的多模态理解能力
高分辨率处理
支持384x384分辨率输入,适合处理高质量图像
密集特征提取
能够生成丰富的图像特征表示,适用于下游视觉任务

模型能力

图像特征提取
多模态理解
视觉语义编码

使用案例

计算机视觉
图像检索
利用提取的图像特征进行相似图像搜索
高精度的检索效果
视觉问答
作为视觉编码器用于多模态问答系统
提升问答准确性
多模态应用
图文匹配
评估图像与文本描述的匹配程度
改进的跨模态对齐能力