基于SigLIP图像编码器的视觉模型，带全局平均池化，是PaliGemma2模型的一部分
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发布时间 : 12/26/2024
模型简介
该模型是一个视觉Transformer模型，专注于图像特征提取，采用SigLIP图像编码器架构并包含全局平均池化层。作为PaliGemma2项目的一部分，主要用于视觉语言任务。
模型特点
SigLIP图像编码器
采用SigLIP架构的图像编码器，具有优秀的图像特征提取能力
全局平均池化
包含全局平均池化层，有助于提取全局图像特征
大模型兼容性
作为PaliGemma2项目的一部分，可与大型语言模型配合使用
模型能力
图像特征提取
视觉表示学习
使用案例
多模态应用
图像描述生成
与语言模型结合使用，为图像生成描述性文本
视觉问答
回答关于图像内容的自然语言问题
计算机视觉
图像分类
提取图像特征用于分类任务
目标检测
作为特征提取器用于目标检测系统
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大型语言模型
Transformers
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L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
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对话系统 Transformers
Transformers 英语
C
ToddGoldfarb
2,691
6
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问答系统
中文
R
uer
2,694
98
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