Характеристики

Параметры: 113 млн
Архитектура: vit · dense
Опубликована: 10 дек 2022

Ссылки

gender_class

Классификация изображенийИзображение → label3 профессии

Классификатор изображений на базе ViT, предназначенный, судя по названию, для распознавания гендерных категорий на изображениях.

4 075скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены10 дек 2022

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

Leilab/gender_class — классификатор изображений на базе Vision Transformer (ViT), автоматически созданный с помощью HuggingPics. Модель содержит 113,2 млн параметров и распространяется в формате PyTorch.

По названию репозитория она предназначена для классификации изображений по гендеру. Карточка не описывает набор меток, обучающие данные, точность или рекомендуемые сценарии применения, поэтому надёжность таких выводов для отдельных людей оценить нельзя. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

классификация изображений по гендерным категориям
эксперименты с классификатором изображений на базе ViT
создание демонстрационного классификатора изображений

Ограничения

В карточке не указаны набор меток, обучающие данные и метрики качества; по ней нельзя оценить точность классификации или её применимость к конкретным изображениям.