基于SigLIP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
这是一个基于SigLIP架构的视觉Transformer模型，专门用于图像特征提取任务。模型采用14x14的patch大小和224x224的输入分辨率。
模型特点
SigLIP注意力池化
采用SigLIP架构特有的注意力池化机制，优化图像特征提取效果
大模型规模
400M参数的较大规模视觉模型，能够捕捉更丰富的图像特征
高分辨率处理
支持224x224输入分辨率，适合处理细节丰富的图像
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
图像分类
可作为图像分类任务的基础特征提取器
视觉搜索
用于构建视觉搜索引擎的特征提取组件
精选推荐AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
专为泰语设计的80亿参数指令模型，性能媲美GPT-3.5-turbo，优化了应用场景、检索增强生成、受限生成和推理任务
大型语言模型
Transformers
Transformers 支持多种语言
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
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基于RoBERTa架构的中文抽取式问答模型，适用于从给定文本中提取答案的任务。
问答系统
中文
R
uer
2,694
98
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