Model card for vit_base_patch16_siglip_gap_384.webli
timm SigLIP (image encoder only, with global avg pooling) weights from https://huggingface.co/timm/ViT-B-16-SigLIP-384
vit_base_patch16_siglip_gap_384.webli
Эмбеддинги изображений3 профессии
Визуальный энкодер SigLIP на базе ViT для извлечения признаков из изображений.
18скачиваний 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
Модель timm/vit_base_patch16_siglip_gap_384.webli — визуальный энкодер на базе ViT с патчами 16×16 и глобальным усреднением признаков (global average pooling), обученный в рамках SigLIP на данных WebLI. Она преобразует изображения в векторные признаки для последующего извлечения признаков и использования в системах компьютерного зрения. Модель предназначена для сценариев, где нужен визуальный энкодер; README описывает только image encoder, без текстовой части SigLIP. Распространяется под лицензией Apache-2.0.
Сценарии применения
- извлечение векторных признаков изображений
- поиск похожих изображений по эмбеддингам
- подготовка визуальных признаков для классификатора
- использование в конвейерах компьютерного зрения
Ограничения
Это только визуальный энкодер, поэтому сам по себе он не принимает текст и не выполняет текстово-изображенческий поиск или генерацию. Размер модели и ограничения входного разрешения в предоставленных данных не указаны.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
II.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделейIV.1Отраслевые задачиРитейл, электронная коммерция и fashion-techAI помогает управлять ассортиментом, покупательским опытом и эффективностью торговых операций.29 задач5 934моделиIV.9Отраслевые задачиМедиа, журналистика, культура, архивы и игрыAI помогает создавать, искать, сохранять и персонализировать медиа, культурный и игровой контент.44 задачи14 938моделей
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
- a778d2f