Model card for vit_base_patch16_siglip_gap_224.webli
timm SigLIP (image encoder only, with global avg pooling) weights from https://huggingface.co/timm/ViT-B-16-SigLIP
vit_base_patch16_siglip_gap_224.webli
Эмбеддинги изображений8 профессий
Визуальный энкодер SigLIP на базе ViT-Base извлекает векторные признаки изображений для поиска и анализа.
404скачиваний за 30 дней1лайквеса 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: вариант ViT-Base с патчами 16×16, глобальным усреднением признаков и входным разрешением 224 пикселя. В репозитории опубликованы веса только image encoder, обученного на данных WebLI; модель предназначена для извлечения признаков изображений и может использоваться в системах поиска и анализа изображений.
Модель принимает изображения и выдаёт их векторные представления. Она доступна в форматах PyTorch и safetensors, библиотека для работы — timm. Лицензия — Apache-2.0. Карточка не описывает численное качество и подробные ограничения применения.
Сценарии применения
- извлечение эмбеддингов изображений для поиска по коллекции
- сравнение изображений по визуальному сходству
- подготовка признаков изображений для последующей классификации
- группировка изображений по визуальному содержанию
Ограничения
Репозиторий содержит только визуальный энкодер, поэтому модель сама по себе не генерирует текстовые описания и не выполняет диалоговые задачи. Карточка не приводит метрик качества.
Для каких профессий подходит8
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 331модельI.11Универсальные способностиКлассификация, ранжирование и сопоставлениеAI помогает распределять объекты по категориям, устанавливать соответствия и определять порядок обработки.15 задач26 736моделейII.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделейI.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
- e63fc4a