/ Модель

Характеристики

Параметры
113 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
dinov2 · dense
Базовая модель
dinov2-base
Библиотека
transformers
Опубликована
7 июл 2026

dinoV2_Best

Классификация изображенийИзображение → label3 профессии

Дообученный на наборе изображений DINOv2-классификатор для отнесения изображений к заданным классам.

74скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены7 июл 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

AFZAL0008/dinoV2_Best — модель классификации изображений, дообученная автором на базе facebook/dinov2-base. В основе лежит визуальный трансформер DINOv2; модель содержит 113,2 млн параметров и сохранена в формате safetensors.

Модель предназначена для отнесения изображений к классам. В README указано, что она обучалась на наборе imagefolder; на тестовой выборке приведено значение Loss 0,1138. Сведения о классах, целевой области применения и точных характеристиках изображений отсутствуют, поэтому применимость к конкретным сценариям по карточке оценить нельзя.

Лицензия репозитория — Apache-2.0. README не приводит дополнительных рекомендаций по использованию или ограничений.

Сценарии применения

  • Классификация изображений по классам обучающего набора
  • Автоматическая разметка изображений в конвейере компьютерного зрения
  • Использование как специализированного классификатора для данных imagefolder

Ограничения

Карточка не сообщает состав классов и целевую область применения; приведено только значение Loss 0,1138 без описания протокола оценки. Качество и применимость к данным вне обучающего набора по имеющейся информации определить нельзя.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

dinov2

This model is a fine-tuned version of facebook/dinov2-base on the imagefolder dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 0.1138

Model description

More information needed

Intended uses & limitations

More information needed

Training and evaluation data

More information needed

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

  • learning_rate: 5e-05
  • train_batch_size: 16
  • eval_batch_size: 16
  • seed: 42
  • optimizer: Use OptimizerNames.ADAMW_TORCH_FUSED with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
  • lr_scheduler_type: linear
  • num_epochs: 10

Training results

Training LossEpochStepValidation Loss
0.94731.0770.7374
0.66972.01540.7297
0.52163.02310.3634
0.45564.03080.2862
0.43275.03850.2512
0.36486.04620.1751
0.35027.05390.2137
0.30508.06160.1458
0.29869.06930.1499
0.241510.07700.1138

Framework versions

  • Transformers 5.12.1
  • Pytorch 2.11.0+cu128
  • Datasets 4.0.0
  • Tokenizers 0.22.2

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers · image-classification

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Dinov2ForImageClassification
Ревизия весов
8b5fd56

0 моделей