Model card for vit_so400m_patch14_siglip_378.webli
timm SigLIP (image encoder only, with original attention pooling) weights from https://huggingface.co/timm/ViT-SO400M-14-SigLIP-384
vit_so400m_patch14_siglip_378.webli
Визуальный энкодер SigLIP SO400M извлекает признаки изображений для задач компьютерного зрения и поиска.
140скачиваний 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
Это визуальный энкодер SigLIP из библиотеки timm: модель преобразует изображения в признаки и поддерживает извлечение визуальных представлений. В карточке указаны вариант SO400M с патчами 14×14 и входным разрешением 378 пикселей; сохранён исходный механизм attention pooling. Модель разработана как часть семейства timm и распространяется в форматах PyTorch и safetensors.
Энкодер подходит для получения признаков изображений в системах визуального поиска, сопоставления и анализа. Лицензия Apache-2.0 разрешает использование и распространение на её условиях. В доступной карточке не приведены сведения о качестве на конкретных наборах данных.
Сценарии применения
- извлечение признаков изображений для визуального поиска
- получение эмбеддингов изображений для сопоставления
- подготовка визуальных признаков для последующего анализа
- индексация изображений по содержанию
Ограничения
Карточка не содержит оценок качества или рекомендаций по применению на конкретных наборах данных; модель описана как энкодер изображений, поэтому сама по себе не предназначена для генерации текста или изображений.
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 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
- 73704b4