Модель на базе ViT классифицирует изображение собаки как грустное, радостное, злое или спокойное.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
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.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
Dewa/dog_emotion_v2 — модель компьютерного зрения для классификации эмоций собаки по изображению. Разработчик дообучил её на наборе kaggle-dog-emotion-dataset; архитектура ViTForImageClassification, около 113,2 млн параметров. Модель относит изображение к одному из четырёх классов: грусть, радость, злость или спокойствие.
Модель предназначена для классификации фотографий собак и может использоваться в демонстрационных приложениях, которые определяют предполагаемую эмоцию питомца. Репозиторий содержит веса PyTorch и Safetensors. Лицензия в доступных сведениях не указана.
Классификация ограничена четырьмя классами и не подтверждает фактическое эмоциональное состояние собаки. Качество может зависеть от изображения и данных обучения.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
This model is intended to detect emotion of a 🐕dog by its 📸image
Model is fine-tunned using kaggle-dog-emotion-dataset It classify the dog's emotion into .😔sad,😀happy,😡angry,😌relaxed.
sometime machine can detect the feeling of our four leged buddy
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · image-classification
Подбираем GPU…