SigLIP是CLIP的改进模型，采用Sigmoid加权对比损失替代Softmax，支持单批次处理百万级负样本，增强噪声鲁棒性。通过动态调整样本权重优化图文对齐，在零样本分类、跨模态检索中精度显著提升。保留ViT/ResNet视觉编码器，高效扩展至大规模数据，适用于开放词汇理解、多模态搜索及工业级内容审核，擅长长尾数据与细粒度语义匹配。

源模型工程请访问：siglip-so400m

在右侧性能参考板块中点击模型转换参考查看模型转换步骤

Model Farm 所提供的模型性能基准测试以及示例代码皆基于阿加犀AidLite SDK实现

SDK安装

详情请参考AidLite开发者文档

• 安装AidLite SDK

# install aidlite sdk c++ api
sudo aid-pkg -i aidlite-sdk

# install aidlite sdk python api
python3 -m pip install pyaidlite -i https://mirrors.aidlux.com --trusted-host mirrors.aidlux.com

• 验证AidLite SDK

# aidlite sdk c++ check
python3 -c "import aidlite; print(aidlite.get_library_version())"

# aidlite sdk python check
python3 -c "import aidlite; print(aidlite.get_py_library_version())"

推理示例代码

• 点击模型 & 代码下载模型文件和推理代码包，文件结构如下

/model_farm_{model_name}_aidlite
    
    |__ models # folder where model files are stored

    |__ python # aidlite python model inference example

    |__ cpp # aidlite cpp model inference example

    |__ README.md