Характеристики
- Параметры
- 163 млн
- Архитектура
- vit · dense
- Опубликована
- 26 авг 2022
Ссылки
ViT_Chess_V8
ViT-модель для классификации изображений шахматной тематики.
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
Migga/ViT_Chess_V8 — модель классификации изображений на основе архитектуры Vision Transformer (ViT), опубликованная пользователем Migga на Hugging Face. По названию модели и категории image-classification она предназначена для распознавания классов на изображениях, связанных с шахматной тематикой. Модель содержит около 162,7 млн параметров и использует библиотеки Transformers и PyTorch.
Она работает с визуальными данными и не предназначена для обработки естественного языка или генерации текста. Результаты зависят от классов и изображений, использованных при обучении; модель не следует рассматривать как универсальную систему анализа шахматных позиций или棋棋棋棋棋棋.
Сценарии применения
- классификация изображений шахматных объектов
- распознавание шахматных классов на фотографиях
- автоматическая сортировка изображений шахматной тематики
Ограничения
Модель предназначена для классификации изображений и не заменяет специализированный шахматный движок: она не предназначена для вычисления лучших ходов или полноценного анализа позиции. Точность ограничена классами и визуальными примерами, представленными в данных обучения.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Автор не опубликовал карточку модели.
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · image-classification
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- ViTForImageClassification
- Ревизия весов
- 297f159