基于SigLIP 2的ViT图像编码器,专为timm设计,适用于视觉语言任务
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发布时间 : 2/21/2025
模型简介
这是一个基于SigLIP 2架构的视觉变换器(ViT)模型,仅包含图像编码器部分。它使用Sigmoid损失函数进行预训练,适用于各种视觉语言理解任务。
模型特点
SigLIP 2架构
采用改进的SigLIP 2架构,具有增强的语义理解和定位能力
Sigmoid损失函数
使用Sigmoid损失函数进行预训练,提高了模型性能
高分辨率处理
支持384x384像素的输入分辨率
Webli数据集预训练
在Webli大规模数据集上进行预训练
模型能力
图像特征提取
视觉语义理解
图像定位
使用案例
视觉语言任务
图像检索
基于文本查询检索相关图像
图像标注
为图像生成描述性文本
视觉问答
回答关于图像内容的问题
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