/ Модель

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Библиотека
timm
Опубликована
21 фев 2025

vit_so400m_patch16_siglip_256.v2_webli

Эмбеддинги изображенийИзображение → embedding8 профессий

Визуальный энкодер SigLIP 2 на базе ViT для извлечения признаковых векторов изображений в задачах поиска и сопоставления.

116 тыс.скачиваний 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

timm/vit_so400m_patch16_siglip_256.v2_webli — визуальный энкодер семейства SigLIP 2 на архитектуре ViT с патчами 16 пикселей, предназначенный для библиотеки timm. Это только часть модели, отвечающая за изображения; она соответствует визуальному энкодеру мультимодальной модели SigLIP 2. Модель обучена на наборе данных WebLI.

Основное назначение — извлечение признаковых представлений изображений для последующего поиска, сопоставления или анализа. Репозиторий содержит веса PyTorch и SafeTensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. Модель принимает изображения и выдаёт векторы признаков; языковая часть SigLIP в этот чекпойнт не входит.

Сценарии применения

  • извлечение векторов признаков изображений
  • поиск похожих изображений по визуальному содержанию
  • подготовка изображений для мультимодального поиска
  • сопоставление изображений с текстом в системе на базе SigLIP 2

Ограничения

Это только визуальный энкодер: сам по себе он не принимает текст и не выполняет генерацию текста или изображений. Размер модели и длина контекста в предоставленных данных не указаны.

Для каких профессий подходит8

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_so400m_patch16_siglip_256.v2_webli

A SigLIP 2 ViT (image encoder only) for timm. Equivalent to image tower from https://huggingface.co/timm/ViT-SO400M-16-SigLIP2-256.

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
a8dedb1

0 моделей