Model card for vit_so400m_patch14_siglip_224.webli
timm SigLIP (image encoder only, with original attention pooling) weights from https://huggingface.co/timm/ViT-SO400M-14-SigLIP
vit_so400m_patch14_siglip_224.webli
Визуальный энкодер SigLIP для извлечения признаков изображений и построения систем поиска и сопоставления изображений.
1 628скачиваний 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
Модель timm/vit_so400m_patch14_siglip_224.webli — визуальный энкодер семейства SigLIP на архитектуре Vision Transformer. Это только image encoder с исходным attention pooling, предназначенный для извлечения признаков изображений. Модель разработана Google и распространяется в экосистеме timm; веса доступны в форматах PyTorch и safetensors.
Энкодер преобразует изображение в признаки, которые можно использовать для визуального поиска, сопоставления изображений и построения систем классификации или кластеризации с отдельными компонентами. Карточка не сообщает размер модели, разрешение входа, языки или контекст; лицензия Apache-2.0 разрешает использование и распространение на её условиях.
Сценарии применения
- Извлечение признаков изображений для последующей классификации
- Поиск похожих изображений по векторным представлениям
- Кластеризация коллекции изображений
- Сопоставление изображений в визуальной поисковой системе
Ограничения
Это только визуальный энкодер, поэтому он сам по себе не генерирует текстовые описания и не принимает текстовые запросы. Для прикладных задач классификации или поиска требуется дополнительная модель или система.
Для каких профессий подходит7
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
- f98276b