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
Дообученная ViT-модель для классификации изображений и выявления NSFW-контента при модерации.
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
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.
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.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
loss: 0.0002819007495418191
f1: 1.0
precision: 1.0
recall: 1.0
auc: 1.0
accuracy: 1.0
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · image-classification
Подбираем GPU…