/ Модель
Каталог

Характеристики

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

Ссылки

Hugging Face

DinoV1

Afzalsiiit
Классификация изображенийИзображение → label4 профессии

Дообученная на imagefolder модель DINOv2 Base для классификации изображений по заданным классам.

11скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены6 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

Afzalsiiit/DinoV1 — модель классификации изображений на базе визуального трансформера DINOv2 Base, дообученная разработчиком Afzalsiiit на наборе данных в формате imagefolder. Она предназначена для отнесения изображений к классам в сценариях, где набор категорий определяется обучающими данными. Модель содержит 113,2 млн параметров, использует архитектуру Dinov2ForImageClassification и распространяется в формате safetensors для библиотеки Transformers.

В оценке на тестовой выборке указано значение loss 0,2053. Лицензия — Apache-2.0. Специализация классов и ограничения применения в карточке не описаны.

Сценарии применения

  • классификация изображений по категориям обучающего набора
  • автоматическая сортировка изображений по классам
  • разметка изображений для каталогов и коллекций

Ограничения

Специализация классов не раскрыта, поэтому применимость к конкретной категории изображений неясна. Указано значение loss 0,2053, но описание набора оценки и дополнительные метрики отсутствуют.

Для каких профессий подходит4

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
IV.1Отраслевые задачиРитейл, электронная коммерция и fashion-techAI помогает управлять ассортиментом, покупательским опытом и эффективностью торговых операций.29 задач5 934моделиIV.9Отраслевые задачиМедиа, журналистика, культура, архивы и игрыAI помогает создавать, искать, сохранять и персонализировать медиа, культурный и игровой контент.44 задачи14 938моделейII.8Разработка и данныеИнженерия данных и аналитикаAI помогает готовить надёжные данные и превращать их в понятную аналитику.22 задачи23 488моделейII.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

DinoV1

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: 0.2053

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: 3

Training results

Training LossEpochStepValidation Loss
0.85841.0770.7605
0.47192.01540.3359
0.31393.02310.2053

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
815f9ac

0 моделей

    Создать бенчмарк