基于SigLIP 2的视觉变换器模型,专为图像特征提取设计,使用webli数据集预训练
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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。模型采用patch大小为16的分块方式,输入分辨率为512x512,使用sigmoid损失函数进行预训练。
模型特点
SigLIP 2架构
采用改进的SigLIP 2架构,具备增强的语义理解和定位能力
高分辨率处理
支持512x512的高分辨率图像输入
密集特征提取
能够提取图像的密集特征表示
Sigmoid损失函数
使用sigmoid损失函数进行预训练,优化视觉-语言对齐
模型能力
图像特征提取
视觉语义理解
图像定位分析
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
提供高质量的图像嵌入表示
视觉-语言任务
作为视觉编码器用于多模态任务
增强的视觉语义理解能力
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