Характеристики

Параметры: 33 млн
Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: swin · dense
Базовая модель: swin-tiny-patch4-window7-224
Библиотека: transformers
Опубликована: 7 июл 2026

Ссылки

Hugging Face

SwimV2

Afzalsiiit

Классификация изображенийИзображение → label3 профессии

Дообученная Swin-Tiny модель для классификации изображений.

27скачиваний 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

SwimV2 — модель компьютерного зрения на архитектуре Swin-Tiny, разработанная путём дообучения microsoft/swin-tiny-patch4-window7-224 на наборе данных в формате imagefolder. Она предназначена для классификации изображений; карточка сообщает значение loss 0,0290 на оценочной выборке, но не описывает состав классов и методику оценки. Модель содержит около 33 млн параметров и распространяется в формате safetensors через библиотеку Transformers.

Модель подойдёт для классификации изображений в задачах, соответствующих обучающему набору данных. Базовая Swin-Tiny классифицирует изображения по 1000 классам ImageNet-1k, однако карточка SwimV2 не подтверждает, что для этой версии сохранён тот же набор классов. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

классификация изображений по классам обучающего набора
автоматическая категоризация изображений в приложении
распределение изображений по визуальным категориям
прототипирование классификатора изображений на базе Swin

Ограничения

Карточка не раскрывает классы и состав обучающего набора, поэтому применимость к конкретным категориям нужно проверять отдельно. Значение loss приведено без подробностей о методике оценки.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

IV.9Отраслевые задачиМедиа, журналистика, культура, архивы и игрыAI помогает создавать, искать, сохранять и персонализировать медиа, культурный и игровой контент.44 задачи14 938моделей II.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей IV.1Отраслевые задачиРитейл, электронная коммерция и fashion-techAI помогает управлять ассортиментом, покупательским опытом и эффективностью торговых операций.29 задач5 934модели

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

SwimV2

This model is a fine-tuned version of microsoft/swin-tiny-patch4-window7-224 on the imagefolder dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

Loss: 0.0290

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 Loss	Epoch	Step	Validation Loss
0.2588	1.0	77	0.0491
0.1207	2.0	154	0.0314
0.1638	3.0	231	0.0820
0.0741	4.0	308	0.0300
0.0911	5.0	385	0.0147
0.0837	6.0	462	0.0227
0.0634	7.0	539	0.0381
0.0497	8.0	616	0.0427
0.0371	9.0	693	0.0250
0.0345	10.0	770	0.0290

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: SwinForImageClassification
Ревизия весов: 39670a8