ViT-модель классифицирует узоры и фактуры одежды на изображениях по одному из 21 классов.
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
Clothes_Pattern_Classification_v2 — модель IrshadG для классификации узоров и фактур на одежде по изображению. Она использует архитектуру Vision Transformer (ViT) и содержит 113,2 млн параметров; модель доступна в формате safetensors и распространяется по лицензии MIT.
Модель относит одежду к одному из классов: например, однотонная ткань, полоска, клетка, горошек, деним, кружево, вышивка, блестящая поверхность или принт. Она предназначена для распознавания типа узора на фотографии одежды; README отмечает, что результаты лучше после кадрирования изображения вокруг предмета. Поддерживается задача image-classification; основной язык метаданных — английский, но вход модели — изображение, поэтому язык не определяет её работу.
README рекомендует предварительно кадрировать изображение вокруг предмета одежды для лучших результатов. Модель классифицирует только заданные категории узоров и фактур.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Classification to recognize pattern types in clothes. Best results if used after cropping the image Options:
'Solid', 'Stripe', 'All over pattern', 'Melange', 'Metallic', 'Denim', 'Colour blocking', 'Dot', 'Contrast', 'Check', 'Chambray', 'Front print', 'Glittering/Metallic', 'Placement print', 'Neps', 'Embroidery', 'Lace', 'Argyle', 'Slub', 'Mesh', 'Hologram']
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · image-classification
Подбираем GPU…