/ Модель
Каталог

Характеристики

Параметры
113 млн
Архитектура
vit · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
21 сен 2026

Ссылки

Hugging Face

streetvision-roadwork

FavoritCoin
Классификация изображенийИзображение → label

Базовый классификатор ViT определяет по изображению, присутствуют ли на улице дорожные работы.

104скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены21 сен 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

FavoritCoin/streetvision-roadwork — базовый бинарный классификатор изображений для инференса в подсети NATIX StreetVision. Модель построена на архитектуре ViT и содержит 113,2 млн параметров; веса хранятся в формате safetensors и рассчитаны на работу через Transformers.

Классификатор относит изображение к одному из двух классов: «None» или «Roadwork». Его предполагаемый сценарий — определять наличие дорожных работ на уличных изображениях. В README указано, что репозиторий пока содержит копию базовой модели reyraa/sn72-roadwork и не был дообучен FavoritCoin; точность на размеченном наборе не подтверждена.

Для применения в производственной регистрации или майнинге необходимо независимо проверить происхождение обучающих данных и оценить качество на размеченном наборе изображений «дорожные работы / нет дорожных работ». Лицензия в доступных данных не указана.

Сценарии применения

  • поиск дорожных работ на уличных снимках
  • фильтрация изображений по наличию дорожного ремонта
  • классификация кадров для подсети NATIX StreetVision

Ограничения

Модель не была дообучена FavoritCoin, а её точность на размеченном наборе не подтверждена. Происхождение обучающих данных требует независимой проверки.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

StreetVision Roadwork

Binary image classifier prepared for NATIX StreetVision subnet inference.

Labels

  • 0: None
  • 1: Roadwork

Current status

This repository currently contains a baseline copied from reyraa/sn72-roadwork. It has not yet been fine-tuned by FavoritCoin and no accuracy claim is made until evaluation on a labeled roadwork/no-roadwork benchmark is complete.

Verified runtime

Tested with StreetVision commit 5d0756bfb5c827929b02d66446b261fcb14c063a on NVIDIA RTX 4070 Ti.

  • Output is a probability in the 0.0-1.0 range.
  • Model loads through AutoModelForImageClassification.
  • GPU inference is approximately 4.13 ms/image after warmup.
  • GPU memory allocation is approximately 336 MiB.

Files

  • config.json
  • preprocessor_config.json
  • model.safetensors

Limitations

Training data provenance and benchmark accuracy need independent validation before production mining or registration.

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
ViTForImageClassification
Ревизия весов
d404192

0 моделей

    Создать бенчмарк