Модель извлекает признаки из гиперспектральных изображений и рассчитана на promptable- и zero-shot-сценарии без настройки.
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
JingtaoLi/HyperFree — модель для извлечения признаков из гиперспектральных изображений, заявленная как первая гиперспектральная foundation-модель без настройки. По карточке она предназначена для выполнения разных задач с гиперспектральными изображениями в режиме с подсказками или zero-shot, без дополнительного дообучения. Доступны веса в формате PyTorch; лицензия — Apache-2.0.
Карточка не раскрывает архитектуру, размер модели, поддерживаемые задачи помимо извлечения признаков, языки или конкретные ограничения. Модель ориентирована на гиперспектральные изображения и не заявляет обработку обычных RGB-изображений.
README не уточняет архитектуру, размер модели, точный перечень поддерживаемых задач и ограничения качества.
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
The first tuning-free hyperspectral foundation model, which can process any hyperspectral image in different tasks with promptable or zero-shot manner.
Code: https://github.com/Jingtao-Li-CVer/HyperFree
Project page: https://rsidea.whu.edu.cn/hyperfree.htm
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
В репозитории нет config.json: не понять архитектуру модели.