Model card for naflexvit_so400m_patch16_siglip.v2_webli
SigLIP-2 (https://arxiv.org/abs/2502.14786) SO400M/16 NaFlex ViT encoder weights for timm NaFlexViT
Характеристики
- Лицензия
- Apache 2.0
- Библиотека
- timm
- Опубликована
- 4 авг 2025
Ссылки
naflexvit_so400m_patch16_siglip.v2_webli
Визуальный энкодер NaFlexViT на основе SigLIP-2 SO400M/16 для извлечения признаков изображений.
64 983скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены4 авг 2025
Бенчмарки
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
Публичные оценки
Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.
В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.
Что умеет модель
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
naflexvit_so400m_patch16_siglip.v2_webli — веса визуального энкодера NaFlexViT для библиотеки timm, основанные на архитектуре SigLIP-2 SO400M/16. Модель предназначена для извлечения признаков изображений и может использоваться как визуальный энкодер в системах поиска по изображениям, сопоставления изображений и текста или последующей классификации.
Репозиторий содержит веса PyTorch в формате Safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не сообщает о дополнительных обучающих данных, численных характеристиках размера или ограничениях применения.
Сценарии применения
- извлечение признаков из изображений
- поиск похожих изображений по визуальным признакам
- подготовка визуальных эмбеддингов для классификатора
- использование как визуального энкодера в мультимодальной системе
Для каких профессий подходит4
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
IV.1Отраслевые задачиРитейл, электронная коммерция и fashion-techAI помогает управлять ассортиментом, покупательским опытом и эффективностью торговых операций.29 задач5 934моделиII.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделейIV.9Отраслевые задачиМедиа, журналистика, культура, архивы и игрыAI помогает создавать, искать, сохранять и персонализировать медиа, культурный и игровой контент.44 задачи14 938моделейII.8Разработка и данныеИнженерия данных и аналитикаAI помогает готовить надёжные данные и превращать их в понятную аналитику.22 задачи23 488моделей
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · timm · image-feature-extraction
Подбираем GPU…
- Ревизия весов
- e8d786c