siglip 2：用增強的視覺語言編碼

革命性圖像搜索

>有效而準確的圖像檢索對於數字資產管理，電子商務和社交媒體至關重要。 Google DeepMind的Siglip 2（語言圖像預訓練的Sigmoid損失）是一種尖端的多語言視覺語言編碼器，旨在顯著提高圖像相似性和搜索。 它的創(chuàng)新體系結構增強了語義理解，並在零擊分類和圖像文本檢索中表現出色，在提取有意義的視覺表示方面超過了以前的模型。這是通過統(tǒng)一的培訓方法來實現的，該方法結合了自我監(jiān)督的學習和多樣化的數據。

關鍵學習點

掌握剪輯模型的基本原理及其在圖像檢索中的作用。
• 了解基於軟馬克斯的損失函數在區(qū)分微妙的圖像變化中的局限性。
• 探索siglip如何利用sigmoid損失函數克服這些局限性。
• 分析Siglip 2對其前身的關鍵改進。
>使用用戶的映像查詢構建功能圖像檢索系統(tǒng)。 >
• 比較並評估siglip 2與siglip的性能。
• >本文是數據科學博客馬拉鬆的一部分。

> 目錄的

表

對比度語言圖像預訓練（剪輯）

> >夾子的核心組件

>軟磁功能和橫向損失

• 剪輯的限制
  • siglip和sigmoid損失函數
  • >剪輯的關鍵差異
• siglip 2：超過siglip
  的進步
  • > siglip 2
  的核心特徵
• >使用Siglip 2構建圖像檢索系統(tǒng)，並使用Siglip進行比較分析
  實用檢索測試
  > siglip 2模型評估
siglip模型評估
• 結論
  常見問題
  在 Openai於2021年推出的
  剪輯是一種開創(chuàng)性的多模型，可彌合計算機視覺和自然語言處理。它學習圖像和文本的共享表示空間，啟用諸如零攝像圖像分類和圖像文本檢索之類的任務。
• 了解更多信息：剪輯VIT-L14：零拍攝圖像分類的多模式奇蹟
• >夾子的核心組件
剪輯由文本編碼器，圖像編碼器和對比度學習機制組成。該機制通過最大化匹配對的相似性並將其最小化以使其對不匹配的對來對齊圖像和文本表示。 培訓涉及圖像文本對的大量數據集。

>軟磁功能和橫向損失

>剪輯使用編碼器生成用於圖像和文本的嵌入式。 相似得分（DOT產品）測量這些嵌入之間的相似性。 SoftMax函數會生成每個圖像文本對的概率分佈。 >

損失函數旨在最大程度地提高正確配對的相似性得分。 但是，SoftMax歸一化可能會導致問題。

剪輯的限制

難度與類似對的困難：
• SoftMax努力區(qū)分非常相似的圖像文本對之間的細微差異。
二次記憶複雜性：
• 成對相似性計算導致高內存需求。

siglip和Sigmoid損耗函數

Google的Siglip通過採用基於Sigmoid的損失功能來解決Clip的局限性。這是在每個圖像文本對上獨立運行的，從而提高了效率和準確性。 >

>剪輯的關鍵差異

siglip 2：超過siglip

的進步

siglip 2在零攝像分類，圖像文本檢索和視覺表示提取中顯著勝過siglip。 一個關鍵特徵是其動態(tài)分辨率（NAFLEX）變體。

> siglip 2

的核心特徵

Sigmoid＆Locca解碼器

• 文本解碼器增強了接地的字幕和引用表達能力。
改善了細粒度的局部語義：
• 全局本地損失和蒙版的預測損失可改善本地特徵提取。 >自我介紹：
改善模型中的知識轉移。
• 更好地適應不同的分辨率：
修復程序和naflex變體處理各種圖像分辨率和寬高比。
• >使用Siglip 2構建圖像檢索系統(tǒng)，並使用Siglip

進行比較分析

（本節(jié)將包含Python代碼和用於構建圖像檢索系統(tǒng)的解釋，類似於原始系統(tǒng)，但是具有改善的清晰度和可能簡化的簡化代碼。

實用檢索測試

（本節(jié)將包括測試Siglip和Siglip 2模型與示例圖像的結果，顯示檢索圖像並將其相似性與查詢圖像進行比較。

結論

Siglip 2 代表了視覺模型的重大進步，提供了出色的圖像檢索功能。 它的效率，準確性和適應性使其成為各種應用程序中的寶貴工具。

>常見問題

（本節(jié)將基本保持不變，可能會以較小的清晰度的次要重新單詞。 （注意：圖像將按原始輸入中的指定包含。

以上是使用Siglip 2提高圖像搜索功能2的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！