Характеристики

Параметры: 113 млн
Лицензия: CC0 1.0
Архитектура: vit · dense
Библиотека: transformers
Опубликована: 5 мая 2026

Ссылки

Hugging Face

batik-vit-model-classification

JustFadjrin

Классификация изображенийИзображение → label3 профессии

ViT-модель для классификации изображений по 20 видам индонезийского батика.

95скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены5 мая 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

Модель JustFadjrin/batik-vit-model-classification разработана для проекта Batik ViT Classifier и классифицирует изображения индонезийского батика. Она основана на Vision Transformer (ViT) и содержит около 113,2 млн параметров; для весов используется формат Safetensors. Модель распознаёт 20 видов батика, включая мегамендунг, паранг, кавунг, баронг и мотивы регионов Индонезии.

Модель подходит для определения типа узора на фотографии батика, например, в приложении-классификаторе или для первичной каталогизации изображений. Она обучена на наборе Batik Nusantara (Batik Indonesia) Dataset с Kaggle. Лицензия репозитория — CC0 1.0.

Точность не гарантируется: набор данных ограничен, а результат зависит от качества и освещения изображения, угла съёмки, фона и сходства узоров между классами. Модель распознаёт только 20 перечисленных категорий, поэтому другие виды батика могут быть отнесены к неподходящему классу.

Сценарии применения

определение вида батика по фотографии
классификация индонезийских орнаментов
первичная каталогизация изображений батика

Ограничения

Распознаёт только 20 видов батика и может ошибаться из-за ограниченности данных, качества и освещения изображения, ракурса, фона и сходства узоров.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

IV.9Отраслевые задачиМедиа, журналистика, культура, архивы и игрыAI помогает создавать, искать, сохранять и персонализировать медиа, культурный и игровой контент.44 задачи14 938моделей IV.1Отраслевые задачиРитейл, электронная коммерция и fashion-techAI помогает управлять ассортиментом, покупательским опытом и эффективностью торговых операций.29 задач5 934модели IV.5Отраслевые задачиОбразование и развитие навыковAI помогает персонализировать обучение и снижать административную нагрузку на преподавателей.34 задачи6 641модель

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Batik ViT Model Confident

Model ini adalah model klasifikasi jenis batik berbasis Vision Transformer (ViT).

Model digunakan pada project Batik ViT Classifier untuk mengklasifikasikan gambar batik Indonesia.

Dataset

Dataset berasal dari Kaggle:

Batik Nusantara (Batik Indonesia) Dataset
Author: HendryHB
Link: https://www.kaggle.com/datasets/hendryhb/batik-nusantara-batik-indonesia-dataset

Jenis Batik yang Dapat Dideteksi

Model ini dilatih untuk mengenali 20 jenis batik:

Aceh Pintu Aceh
Bali Barong
Bali Merak
DKI Ondel Ondel
Jawa Barat Megamendung
Jawa Timur Pring
Kalimantan Dayak
Lampung Gajah
Madura Mataketeran
Maluku Pala
NTB Lumbung
Papua Asmat
Papua Cendrawasih
Papua Tifa
Solo Parang
Sulawesi Selatan Lontara
Sumatera Barat Rumah Minang
Sumatera Utara Boraspati
Yogyakarta Kawung
Yogyakarta Parang

Catatan

Model ini tidak 100% akurat karena dataset masih terbatas dan jenis batik di Indonesia sangat banyak. Hasil prediksi dipengaruhi oleh kualitas gambar, pencahayaan, sudut pengambilan foto, background, dan kemiripan motif antar kelas.

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: 6927a5b