/ Модель

Характеристики

Параметры
113 млн
Архитектура
vit · dense
Базовая модель
nsfw_image_detection
Опубликована
4 авг 2026

petri_esplicita_batteri

Классификация изображенийИзображение → label3 профессии

Дообученная ViT-модель для классификации изображений и выявления NSFW-контента при модерации.

17скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены4 авг 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

EllLaky/petri_esplicita_batteri — модель классификации изображений, созданная с помощью AutoTrain и дообученная на основе Falconsai/nsfw_image_detection. Она использует архитектуру ViT и содержит 113,2 млн параметров; назначение — распознавать категории изображений, связанные с NSFW-модерацией. В README приведены метрики на валидационной выборке: F1, точность, полнота, AUC и accuracy равны 1,0, однако состав выборки и методика оценки не описаны, поэтому эти результаты не гарантируют аналогичного качества на новых данных.

Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Сведения о лицензии, поддерживаемых языках и ограничениях использования не приведены в доступных материалах.

Сценарии применения

  • фильтрация изображений с NSFW-контентом
  • автоматическая модерация пользовательских изображений
  • проверка изображений перед публикацией
  • предварительная сортировка изображений для ручной модерации

Ограничения

Метрики README равны 1,0, но без описания валидационной выборки их нельзя считать гарантией качества в реальных условиях. Лицензия и условия использования в доступных материалах не указаны.

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

Model Trained Using AutoTrain

  • Problem type: Image Classification

Validation Metrics

loss: 0.0002819007495418191

f1: 1.0

precision: 1.0

recall: 1.0

auc: 1.0

accuracy: 1.0

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · image-classification

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
ViTForImageClassification
Ревизия весов
9cd5e9f

0 моделей