/ Модель

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Базовая модель
MobileSAM
Опубликована
20 июл 2025

MobileSAM-GGUF

Сегментация изображенийИзображение → mask3 профессии

Конвертированная в GGUF F16 версия MobileSAM для создания масок объектов на изображениях по точкам или ограничивающим рамкам.

217скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены12 авг 2025

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

Acly/MobileSAM-GGUF — конвертированная версия MobileSAM в формате GGUF F16 для облегчённого инференса на потребительском оборудовании с помощью vision.cpp. Модель сегментирует изображения: по точечным или прямоугольным подсказкам формирует маски объектов. Веса включают энкодер и декодер; указаны объединённая пакетная нормализация и формат памяти NHWC.

Модель основана на dhkim2810/MobileSAM и опубликована по лицензии Apache-2.0. В README приведён пример локального запуска через vision-cli. Карточка не сообщает о поддержке текстовых запросов или других модальностей.

Сценарии применения

  • создание маски объекта по точке на изображении
  • сегментация объекта по прямоугольной рамке
  • локальный инференс сегментации изображений на потребительском оборудовании

Ограничения

Для получения масок нужны точечные или прямоугольные подсказки; поддержка текстовых запросов в карточке не заявлена.

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

GGUF models for MobileSAM

MobileSAM is a model for image segmentation. It generates object masks from point or box prompts. The weights in this repository are converted for lightweight inference on consumer hardware with vision.cpp.

Run

Example inference with vision.cpp:

vision-cli sam -m MobileSAM-F16.gguf -i input.png -p 256 480 -o mask.png --composite output.png

Models

ModelDescription
MobileSAM-F16.ggufEncoder + decoder, fused batch norm, NHWC memory layout, float16

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Нельзя запустить

GGUF-веса поддерживаются только для текстовых LLM (llama.cpp).

Ревизия весов
da5d9ab

0 моделей