/ Модель

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Библиотека
timm
Опубликована
21 фев 2025

vit_so400m_patch16_siglip_512.v2_webli

Эмбеддинги изображенийИзображение → embedding7 профессий

Визуальный энкодер SigLIP 2 для извлечения признаков изображений и построения визуальных представлений.

28 551скачиваний 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

Модель timm/vit_so400m_patch16_siglip_512.v2_webli — визуальный энкодер SigLIP 2 на архитектуре ViT, предназначенный для библиотеки timm. Это только image encoder, соответствующий визуальной части модели SigLIP 2; он обучен на наборе данных WebLI. Модель преобразует изображения в признаки и подходит для извлечения визуальных представлений, например, для последующего сравнения или поиска изображений.

Сценарии применения

  • извлечение векторных признаков изображений
  • подготовка эмбеддингов изображений для поиска
  • сравнение изображений с помощью визуальных представлений

Ограничения

Это только визуальный энкодер: текстовый энкодер и функции полного vision-language сопоставления в карточке не заявлены.

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_so400m_patch16_siglip_512.v2_webli

A SigLIP 2 ViT (image encoder only) for timm. Equivalent to image tower from https://huggingface.co/timm/ViT-SO400M-16-SigLIP2-512.

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
273e5aa

0 моделей