/ Модель

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Библиотека
timm
Опубликована
21 фев 2025

vit_large_patch16_siglip_384.v2_webli

Эмбеддинги изображенийИзображение → embedding7 профессий

Визуальный энкодер SigLIP 2 ViT-Large извлекает признаки изображений для поиска и других задач компьютерного зрения.

3 870скачиваний 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-Large с патчами 16×16, предназначенный для библиотеки timm. Модель соответствует только визуальной башне SigLIP 2 и обучена на датасете WebLI; она извлекает признаки изображений и не включает текстовый энкодер.

Модель подходит для получения визуальных представлений, которые можно использовать в системах поиска изображений, сопоставления и последующей обработки визуальных данных. В карточке указано разрешение 384 в названии модели. Репозиторий распространяется в форматах PyTorch и Safetensors под лицензией Apache-2.0.

Сценарии применения

  • извлечение признаков изображений
  • поиск похожих изображений по эмбеддингам
  • подготовка изображений для мультимодального поиска
  • создание визуальных представлений для последующей классификации

Ограничения

Это только визуальный энкодер: он не принимает текст и не предназначен для самостоятельной генерации описаний или ответов на вопросы об изображениях.

Для каких профессий подходит7

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_large_patch16_siglip_384.v2_webli

A SigLIP 2 ViT (image encoder only) for timm. Equivalent to image tower from https://huggingface.co/timm/ViT-L-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
62eadef

0 моделей