基于SigLIP架构的视觉Transformer模型，仅包含图像编码器部分，采用原始注意力池化机制
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发布时间 : 12/24/2024
模型简介
该模型是SigLIP（Sigmoid Loss for Language-Image Pre-training）架构的视觉编码器实现，专注于图像特征提取任务，适用于需要高效视觉表示的场景
模型特点
高效图像编码
专注于图像特征提取，提供高效的视觉表示
原始注意力池化
采用原始注意力机制进行特征池化，保留更多图像细节
SigLIP架构
基于Sigmoid损失优化的语言-图像预训练架构
模型能力
图像特征提取
视觉表示学习
使用案例
计算机视觉
图像检索
提取图像特征用于相似图片搜索
视觉内容理解
为下游任务提供高质量的视觉表示
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L
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16
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对话系统 Transformers
Transformers 英语
C
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2,691
6
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问答系统
中文
R
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2,694
98
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