SigLIP 2 ViT图像编码器,采用全局平均池化,移除了注意力池化头,专为timm设计
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发布时间 : 2/21/2025
模型简介
这是一个基于SigLIP 2的视觉Transformer模型,专门用于图像特征提取。它采用全局平均池化(GAP)替代了注意力池化头,适用于需要高效图像特征表示的任务。
模型特点
SigLIP 2架构
基于改进的SigLIP 2架构,具有增强的语义理解和特征提取能力
全局平均池化
采用全局平均池化(GAP)替代注意力池化头,简化模型结构
大规模预训练
在webli数据集上进行预训练,具有强大的视觉表示能力
模型能力
图像特征提取
视觉语义理解
密集特征表示
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
视觉定位
为视觉定位任务提供密集特征表示
多模态应用
视觉语言预训练
作为视觉编码器用于视觉语言模型
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