Model card for vit_base_patch16_siglip_512.webli
timm SigLIP (image encoder only, with original attention pooling) weights from https://huggingface.co/timm/ViT-B-16-SigLIP-512
vit_base_patch16_siglip_512.webli
Эмбеддинги изображений6 профессий
Визуальный энкодер SigLIP на базе ViT-Base извлекает признаки изображений для поиска и других задач компьютерного зрения.
214скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены21 янв 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
Это визуальный энкодер SigLIP из библиотеки timm, опубликованный на Hugging Face командой timm. Модель принимает изображения и извлекает их признаки; текстовый энкодер и возможности генерации в карточке не заявлены. В названии указаны архитектура ViT-Base с патчами 16×16 и разрешение 512 пикселей; сохранён оригинальный механизм attention pooling SigLIP.
Модель предназначена для получения визуальных представлений, которые можно использовать в системах поиска по изображениям и других задачах, где нужны признаки изображения. Доступны веса PyTorch и Safetensors, лицензия — Apache 2.0.
Сценарии применения
- извлечение признаков изображений для поиска
- подготовка эмбеддингов изображений для индексации
- визуальное представление изображений для downstream-задач
Ограничения
Это только визуальный энкодер: текстовый энкодер и генерация не заявлены. Карточка не приводит количественных оценок качества или подробных рекомендаций по применению.
Для каких профессий подходит6
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
I.8Универсальные способностиИзображения и компьютерное зрениеAI помогает извлекать визуальные признаки, изменять изображения и создавать новые визуальные материалы.17 задач6 331модельII.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделейI.11Универсальные способностиКлассификация, ранжирование и сопоставлениеAI помогает распределять объекты по категориям, устанавливать соответствия и определять порядок обработки.15 задач26 736моделейI.12Универсальные способностиРекомендации и персонализацияAI помогает подбирать релевантные варианты и адаптировать опыт под конкретного человека или ситуацию.15 задач7 627моделей
Также подходит для
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
- 50ce373