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
精选推荐AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
专为泰语设计的80亿参数指令模型,性能媲美GPT-3.5-turbo,优化了应用场景、检索增强生成、受限生成和推理任务
大型语言模型
Transformers

支持多种语言
L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一个基于SODA数据集训练的超小型对话模型,专为边缘设备推理设计,体积仅为Cosmo-3B模型的2%左右。
对话系统
Transformers

英语
C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基于RoBERTa架构的中文抽取式问答模型,适用于从给定文本中提取答案的任务。
问答系统
中文
R
uer
2,694
98
AIbase是一个专注于MCP服务的平台,为AI开发者提供高质量的模型上下文协议服务,助力AI应用开发。
简体中文