/ Модель

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Библиотека
timm
Опубликована
21 фев 2025

vit_giantopt_patch16_siglip_384.v2_webli

Эмбеддинги изображенийИзображение → embedding6 профессий

Визуальный энкодер SigLIP 2 на базе ViT Giant извлекает признаки изображений для поиска и мультимодального сопоставления.

841скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены21 фев 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 2 на архитектуре ViT Giant с оптимизированными патчами 16 и входным разрешением 384 пикселя, подготовленный для библиотеки timm. Модель соответствует только визуальной части SigLIP 2 и обучена на наборе данных WebLI.

Модель предназначена для извлечения признаков изображений: полученные представления можно использовать для поиска похожих изображений, сопоставления изображений с текстом в составе мультимодальной системы и других задач визуального анализа на основе признаков. Метаданные указывают задачу image-feature-extraction; модель принимает изображения и выдаёт векторные представления.

Репозиторий распространяется по лицензии Apache 2.0. Карточка не сообщает число параметров, длину контекста или ограничения качества; это визуальный энкодер, поэтому он сам по себе не генерирует текст и не принимает текстовые запросы.

Сценарии применения

  • извлечение признаков изображений
  • поиск похожих изображений по векторным представлениям
  • подготовка изображений для мультимодального сопоставления с текстом

Ограничения

Модель содержит только визуальный энкодер и не выполняет генерацию текста или обработку текстового ввода самостоятельно. Карточка не приводит оценок качества и подробностей о числе параметров.

Для каких профессий подходит6

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Model card for vit_giantopt_patch16_siglip_384.v2_webli

A SigLIP 2 ViT (image encoder only) for timm. Equivalent to image tower from https://huggingface.co/timm/ViT-gopt-16-SigLIP2-384.

Model Details

Citation

@article{tschannen2025siglip,
          title={SigLIP 2: Multilingual Vision-Language Encoders with Improved Semantic Understanding, Localization, and Dense Features},
          author={Tschannen, Michael and Gritsenko, Alexey and Wang, Xiao and Naeem, Muhammad Ferjad and Alabdulmohsin, Ibrahim and Parthasarathy, Nikhil and Evans, Talfan and Beyer, Lucas and Xia, Ye and Mustafa, Basil and H'enaff, Olivier and Harmsen, Jeremiah and Steiner, Andreas and Zhai, Xiaohua},
          year={2025},
          journal={arXiv preprint arXiv:2502.14786}
        }
        
@inproceedings{zhai2023sigmoid,
          title={Sigmoid loss for language image pre-training},
          author={Zhai, Xiaohua and Mustafa, Basil and Kolesnikov, Alexander and Beyer, Lucas},
          booktitle={Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision},
          pages={11975--11986},
          year={2023}
        }
        

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · timm · image-feature-extraction

Можно запустить

Подбираем GPU…

Ревизия весов
4776c4a

0 моделей