KerasHub：预训练模型
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SigLIPBackbone 模型

[源代码]

SigLIPBackbone 类

keras_hub.models.SigLIPBackbone(vision_encoder, text_encoder, dtype=None, **kwargs)

具有超参数的 SigCLIP 核心网络。

此骨干网络实现了语言-图像预训练（SigLIP）模型中 Sigmoid 损失的基本架构。与使用 softmax 归一化的标准对比学习不同，Sigmoid 损失仅作用于图像-文本对，并且不需要成对相似度的全局视图来进行归一化。它包括视觉编码器和文本编码器。此骨干网络输出与每个图像和令牌输入对应的最终对数分数。

默认构造函数提供了一个完全可定制的、随机初始化的 SigLIP 模型，具有任意数量的层、头和嵌入维度。要加载预设架构和权重，请使用 from_preset 构造函数。

参数

  • vision_encoder：用于编码输入图像的 SigLIP 视觉编码器。
  • text_encoder：用于编码输入令牌的 SigLIP 文本编码器。
  • projection_dim：整数。投影层的大小。
  • dtype：字符串或 keras.mixed_precision.DTypePolicy。用于模型计算和权重的 dtype。请注意，一些计算，例如 softmax 和层归一化，无论 dtype 如何，都将始终以 float32 精度完成。

示例

input_data = {
    "images": np.ones(shape=(1, 224, 224, 3), dtype="float32"),
    "token_ids": np.ones(shape=(1, 64), dtype="int32"),
}

# Pretrained SigLIP model.
model = keras_hub.models.SigLIPBackbone.from_preset(
    "siglip_base_patch16_224"
)
model(input_data)

# Randomly initialized SigLIP model with custom config.
vision_encoder = keras_hub.models.SigLIPVisionEncoder(
    patch_size=32,
    hidden_dim=768,
    num_layers=8,
    num_heads=8,
    intermediate_dim=2048,
    image_shape=(384, 384, 3),
)
text_encoder = keras_hub.models.SigLIPTextEncoder(
    vocabulary_size=32000,
    embedding_dim=768,
    hidden_dim=768,
    num_layers=8,
    num_heads=8,
    intermediate_dim=2048,
)
model = keras_hub.models.SigLIPBackbone(
    vision_encoder=vision_encoder,
    text_encoder=text_encoder,
)
model(input_data)

[源代码]

from_preset 方法

SigLIPBackbone.from_preset(preset, load_weights=True, **kwargs)

从模型预设实例化一个 keras_hub.models.Backbone。

预设是一个包含配置、权重和其他文件资源的目录，用于保存和加载预训练模型。preset 可以作为以下之一传递：

  1. 一个内置的预设标识符，如 'bert_base_en'
  2. 一个 Kaggle Models 句柄，如 'kaggle://user/bert/keras/bert_base_en'
  3. 一个 Hugging Face 句柄，如 'hf://user/bert_base_en'
  4. 一个本地预设目录的路径，如 './bert_base_en'

此构造函数可以通过两种方式调用。可以从基类调用，例如 keras_hub.models.Backbone.from_preset()，也可以从模型类调用，例如 keras_hub.models.GemmaBackbone.from_preset()。如果从基类调用，返回对象的子类将根据预设目录中的配置推断。

对于任何 Backbone 子类，您可以运行 cls.presets.keys() 来列出该类上所有可用的内置预设。

参数

  • preset：字符串。一个内置预设标识符、一个 Kaggle Models 句柄、一个 Hugging Face 句柄或一个本地目录的路径。
  • load_weights：布尔值。如果为 `True`，权重将被加载到模型架构中。如果为 `False`，权重将被随机初始化。

示例

# Load a Gemma backbone with pre-trained weights.
model = keras_hub.models.Backbone.from_preset(
    "gemma_2b_en",
)

# Load a Bert backbone with a pre-trained config and random weights.
model = keras_hub.models.Backbone.from_preset(
    "bert_base_en",
    load_weights=False,
)
预设 参数 描述
siglip_base_patch16_224 203.16M 2 亿参数，图像尺寸 224，在 WebLi 上预训练。
siglip_base_patch16_256 203.20M 2 亿参数，图像尺寸 256，在 WebLi 上预训练。
siglip_base_patch16_384 203.45M 2 亿参数，图像尺寸 384，在 WebLi 上预训练。
siglip_base_patch16_512 203.79M 2 亿参数，图像尺寸 512，在 WebLi 上预训练。
siglip_base_patch16_256_multilingual 370.63M 3.7 亿参数，图像尺寸 256，在 WebLi 上预训练。
siglip2_base_patch16_224 375.19M 3.75 亿参数，补丁大小 16，图像尺寸 224，在 WebLi 上预训练。
siglip2_base_patch16_256 375.23M 3.75 亿参数，补丁大小 16，图像尺寸 256，在 WebLi 上预训练。
siglip2_base_patch32_256 376.86M 3.76 亿参数，补丁大小 32，图像尺寸 256，在 WebLi 上预训练。
siglip2_base_patch16_384 376.86M 3.76 亿参数，补丁大小 16，图像尺寸 384，在 WebLi 上预训练。
siglip_large_patch16_256 652.15M 6.52 亿参数，图像尺寸 256，在 WebLi 上预训练。
siglip_large_patch16_384 652.48M 6.52 亿参数，图像尺寸 384，在 WebLi 上预训练。
siglip_so400m_patch14_224 877.36M 8.77 亿参数，图像尺寸 224，形状优化版本，在 WebLi 上预训练。
siglip_so400m_patch14_384 877.96M 8.77 亿参数，图像尺寸 384，形状优化版本，在 WebLi 上预训练。
siglip2_large_patch16_256 881.53M 8.81 亿参数，补丁大小 16，图像尺寸 256，在 WebLi 上预训练。
siglip2_large_patch16_384 881.86M 8.81 亿参数，补丁大小 16，图像尺寸 384，在 WebLi 上预训练。
siglip2_large_patch16_512 882.31M 8.82 亿参数，补丁大小 16，图像尺寸 512，在 WebLi 上预训练。
siglip_so400m_patch16_256_i18n 1.13B 11 亿参数，图像尺寸 256，形状优化版本，在 WebLi 上预训练。
siglip2_so400m_patch14_224 1.14B 11 亿参数，补丁大小 14，图像尺寸 224，形状优化版本，在 WebLi 上预训练。
siglip2_so400m_patch16_256 1.14B 11 亿参数，补丁大小 16，图像尺寸 256，形状优化版本，在 WebLi 上预训练。
siglip2_so400m_patch14_384 1.14B 11 亿参数，补丁大小 14，图像尺寸 224，形状优化版本，在 WebLi 上预训练。
siglip2_so400m_patch16_384 1.14B 11 亿参数，补丁大小 16，图像尺寸 384，形状优化版本，在 WebLi 上预训练。
siglip2_so400m_patch16_512 1.14B 11 亿参数，补丁大小 16，图像尺寸 512，形状优化版本，在 WebLi 上预训练。
siglip2_giant_opt_patch16_256 1.87B 18 亿参数，补丁大小 16，图像尺寸 256，在 WebLi 上预训练。
siglip2_giant_opt_patch16_384 1.87B 18 亿参数，补丁大小 16，图像尺寸 384，在 WebLi 上预训练。
SigLIPBackbone 模型
SigLIPBackbone 类
from_preset 方法