Model card for vit_base_patch16_siglip_gap_256.webli
timm SigLIP (image encoder only, with global avg pooling) weights from https://huggingface.co/timm/ViT-B-16-SigLIP-256
vit_base_patch16_siglip_gap_256.webli
Эмбеддинги изображений6 профессий
Визуальный энкодер SigLIP из timm для извлечения векторных признаков изображений.
30скачиваний 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
vit_base_patch16_siglip_gap_256.webli — визуальный энкодер семейства SigLIP, опубликованный в библиотеке timm. Модель принимает изображения и предназначена для извлечения признаковых представлений; глобальное усреднение признаков (global average pooling) формирует векторное представление изображения. Размер входного изображения — 256 пикселей, патчи — 16 × 16.
Модель подходит для получения признаков изображений в конвейерах компьютерного зрения, например для последующей индексации или сравнения изображений. В карточке указана лицензия Apache-2.0. Данные не описывают языковую часть или генерацию текста: это только визуальный энкодер.
Сценарии применения
- извлечение признаков изображений для поиска
- индексация изображений по векторным представлениям
- подготовка признаков для классификатора изображений
Ограничения
Модель содержит только визуальный энкодер и сама по себе не генерирует текстовые описания или ответы. Размер входа указан как 256 пикселей; иных ограничений в предоставленных данных нет.
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
- a0042d4