基于SigLIP 2的ViT图像编码器,采用全局平均池化,移除注意力池化头,适用于图像特征提取。
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发布时间 : 2/21/2025
模型简介
该模型是一个专为timm设计的SigLIP 2 ViT图像编码器,主要用于图像特征提取任务。它基于Webli数据集训练,采用全局平均池化策略,移除了注意力池化头。
模型特点
SigLIP 2架构
采用改进的SigLIP 2架构,具有更好的语义理解和定位能力
全局平均池化
使用全局平均池化(GAP)替代注意力池化头,简化模型结构
Webli数据集训练
基于大规模Webli数据集进行预训练
模型能力
图像特征提取
视觉语义理解
图像定位
使用案例
计算机视觉
图像检索
利用提取的图像特征进行相似图像检索
视觉问答
作为视觉-语言模型中的图像编码器组件
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