Google的siglip：剪輯中的巨大動力

Google的siglip：出色的圖像分類模型

圖像分類已徹底改變了計算機視覺，通過高級模型可以提供更準確的結果。零射擊分類和圖像對分析是特別重要的應用。 Google的Siglip模型脫穎而出，具有令人印象深刻的性能基準。這是基於夾框架的圖像嵌入模型，但具有上sigmoid損耗函數增強。

siglip處理圖像文本對，生成向量表示和概率。它的效率即使在保持較小的數據集的同時，可以進行分類，同時保持可擴展性。關鍵的區別是Sigmoid損耗函數，通過關注單個圖像文本對匹配而不是總體最佳匹配，從而超過了Clip的性能。

關鍵功能：

• 多模式模型：結合圖像和文本處理以提高精度。
• Vision Transformer編碼器：將圖像分為貼片以進行有效的向量嵌入。
• 文本的變壓器編碼器：將文本序列轉換為密集的嵌入。
• 零射擊分類：對圖像進行分類，而無需事先對特定標籤進行培訓。
• 圖像文本相似性分數：提供反映圖像及其描述之間相似性的分數。
• 可擴展體系結構：由於Sigmoid損失函數，可以有效地處理大型數據集。

模型體系結構：

Siglip採用類似夾子的架構，但具有至關重要的修改。圖像通過視覺變壓器編碼器進行處理，而文本由變壓器編碼器處理。這種多模式方法允許基於圖像的輸入和基於文本的輸入，從而實現了不同的應用程序。

該模型的對比學習框架使圖像和文本表示結盟，從而提高了整體性能。

性能和可伸縮性：

與夾子相比，Sigmoid損耗函數可以進行顯著的縮放改進。儘管正在進行進一步的優化（例如，Sovit-400m），但Siglip已經顯示出令人鼓舞的結果。

用siglip推斷：

這是跑步推理的簡化指南：

1. 導入庫：使用transformers ， PIL和requests 。

2. 加載模型：採用從transformers的pipeline功能加載預先訓練的google/siglip-so400m-patch14-384模型。

3. 準備圖像：使用本地路徑或通過requests URL加載圖像。

4. 執行推斷：使用加載模型獲得針對候選標籤的圖像的logits （得分）。

Siglip與剪輯：

Siglip的關鍵優勢在於其Sigmoid損失函數。與夾子的SoftMax不同，該SoftMax在圖像類不在標籤中的方案中掙扎，Siglip提供了更準確和細微的結果。

應用程式:

Siglip的功能擴展到各種應用：

• 圖像搜索：基於文本描述構建搜索引擎。
• 圖像字幕：為圖像生成字幕。
• 視覺問題回答：回答有關圖像的問題。

結論：

Google的siglip代表了圖像分類的重大進步。它的Sigmoid損失功能和有效的體系結構可提高準確性和可擴展性，使其成為各種計算機視覺任務的強大工具。

關鍵要點：

• Siglip利用Sigmoid損耗函數來進行優質零擊分類性能。
• 它的多模式方法提高了準確性和多功能性。
• 它是高度可擴展的，適用於大規模應用。

資源：

• aimodels.fyi
• 擁抱臉
• Roboflow

常見問題：

• Q1： Siglip和剪輯之間的核心區別是什麼？ A1： Siglip採用Sigmoid損耗函數，以提高零彈藥分類的精度。

• Q2： Siglip的主要應用程序是什麼？ A2：圖像分類，字幕，檢索和視覺問題回答。

• Q3： Siglip如何處理零攝像分類？ A3：通過將圖像與提供的文本標籤進行比較，即使沒有事先在這些標籤上進行培訓。

• Q4：為什麼Sigmoid損失功能有益？ A4：它可以獨立評估圖像文本對，從而實現更準確的預測。

（注意：替換“ https://www.php.cn/https://www.php.cn/https://www.php.cn/link/link/2bec63f5d312303621 583B97FF7C68BF/2BEC63F5D312303621583B97F7C68BF/2BEC63F5D312303621583B97FFF7C68BF“具有實際的佔位符https://www.php.cn/https://www.php.cn/https://www.php.cn/link/2bec63f5d312303621 583B97FF7C68BF/2BEC63F5D312303621583B97FF7C68BF/2BEC63F5D312303621583B97FFF7C68BFS資源。）

以上是Google的siglip：剪輯中的巨大動力的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！