使用Siglip 2提高图像搜索功能2

siglip 2：用增强的视觉语言编码

革命性图像搜索

>有效而准确的图像检索对于数字资产管理，电子商务和社交媒体至关重要。 Google DeepMind的Siglip 2（语言图像预训练的Sigmoid损失）是一种尖端的多语言视觉语言编码器，旨在显着提高图像相似性和搜索。 它的创新体系结构增强了语义理解，并在零击分类和图像文本检索中表现出色，在提取有意义的视觉表示方面超过了以前的模型。这是通过统一的培训方法来实现的，该方法结合了自我监督的学习和多样化的数据。

关键学习点

掌握剪辑模型的基本原理及其在图像检索中的作用。
• 了解基于软马克斯的损失函数在区分微妙的图像变化中的局限性。
• 探索siglip如何利用sigmoid损失函数克服这些局限性。
• 分析Siglip 2对其前身的关键改进。
>使用用户的映像查询构建功能图像检索系统。>
• 比较并评估siglip 2与siglip的性能。
• >本文是数据科学博客马拉松的一部分。

> 目录的

表

对比度语言图像预训练（剪辑）

> >夹子的核心组件

>软磁功能和横向损失

• 剪辑的限制
  • siglip和sigmoid损失函数
  • >剪辑的关键差异
• siglip 2：超过siglip
  的进步
  • > siglip 2
  的核心特征
• >使用Siglip 2构建图像检索系统，并使用Siglip进行比较分析
  实用检索测试
  > siglip 2模型评估
siglip模型评估
• 结论
  常见问题
  在 Openai于2021年推出的
  剪辑是一种开创性的多模型，可弥合计算机视觉和自然语言处理。它学习图像和文本的共享表示空间，启用诸如零摄像图像分类和图像文本检索之类的任务。
• 了解更多信息：剪辑VIT-L14：零拍摄图像分类的多模式奇迹
• >夹子的核心组件
剪辑由文本编码器，图像编码器和对比度学习机制组成。该机制通过最大化匹配对的相似性并将其最小化以使其对不匹配的对来对齐图像和文本表示。 培训涉及图像文本对的大量数据集。

>软磁功能和横向损失

>剪辑使用编码器生成用于图像和文本的嵌入式。 相似得分（DOT产品）测量这些嵌入之间的相似性。 SoftMax函数会生成每个图像文本对的概率分布。>

损失函数旨在最大程度地提高正确配对的相似性得分。 但是，SoftMax归一化可能会导致问题。

剪辑的限制

难度与类似对的困难：
• SoftMax努力区分非常相似的图像文本对之间的细微差异。
二次记忆复杂性：
• 成对相似性计算导致高内存需求。

siglip和Sigmoid损耗函数

Google的Siglip通过采用基于Sigmoid的损失功能来解决Clip的局限性。这是在每个图像文本对上独立运行的，从而提高了效率和准确性。>

>剪辑的关键差异

siglip 2：超过siglip

的进步

siglip 2在零摄像分类，图像文本检索和视觉表示提取中显着胜过siglip。 一个关键特征是其动态分辨率（NAFLEX）变体。

> siglip 2

的核心特征

Sigmoid＆Locca解码器

• 文本解码器增强了接地的字幕和引用表达能力。
改善了细粒度的局部语义：
• 全局本地损失和蒙版的预测损失可改善本地特征提取。 >自我介绍：
改善模型中的知识转移。
• 更好地适应不同的分辨率：
修复程序和naflex变体处理各种图像分辨率和宽高比。
• >使用Siglip 2构建图像检索系统，并使用Siglip

进行比较分析

（本节将包含Python代码和用于构建图像检索系统的解释，类似于原始系统，但是具有改善的清晰度和可能简化的简化代码。

实用检索测试

（本节将包括测试Siglip和Siglip 2模型与示例图像的结果，显示检索图像并将其相似性与查询图像进行比较。

结论

Siglip 2 代表了视觉模型的重大进步，提供了出色的图像检索功能。 它的效率，准确性和适应性使其成为各种应用程序中的宝贵工具。

>常见问题

（本节将基本保持不变，可能会以较小的清晰度的次要重新单词。 （注意：图像将按原始输入中的指定包含。

以上是使用Siglip 2提高图像搜索功能2的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！