Характеристики

Лицензия: MIT
Библиотека: onnxruntime
Опубликована: 8 июл 2026

Ссылки

Hugging Face

sanrio-classifier-resnet18

MorritaConP1to

Классификация изображенийИзображение → label

Модель на ResNet18 классифицирует изображения персонажей Sanrio по классам и выдаёт оценки уверенности.

0скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены8 июл 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

Sanrio Classifier — ResNet18 — это модель классификации изображений, дообученная методом переноса обучения на базе ResNet18 для распознавания персонажей Sanrio. Её разработчик — MorritaConP1to. Модель принимает RGB-изображения размером 224 × 224 пикселя и выдаёт оценки уверенности для 29 классов персонажей.

Модель предназначена для определения персонажа Sanrio на изображении. Веса экспортированы в ONNX для лёгкого вывода на CPU; доступны варианты FP32 и квантованный INT8. Для обучения использовался набор примерно из 6 160 изображений 29 классов и PyTorch. Репозиторий распространяется по лицензии MIT. Карточка перечисляет 19 названий классов, хотя заявляет 29; этот перечень может быть неполным.

Сценарии применения

распознавание персонажа Sanrio на фотографии
классификация изображений Hello Kitty и других персонажей Sanrio
поиск изображений конкретных персонажей в коллекции
добавление распознавания персонажей Sanrio в приложение с инференсом на CPU

Ограничения

Модель ориентирована на 29 классов персонажей Sanrio и не предназначена для общей классификации изображений. В README приведено только 19 названий классов, поэтому полный состав классов по карточке неясен.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Sanrio Classifier — ResNet18

ResNet18 fine-tuned to classify 29 Sanrio characters from images. Exported to ONNX for lightweight CPU inference.

Model Description

Architecture: ResNet18 (Transfer Learning)
Input: 224x224 RGB images
Output: 29 Sanrio character classes with confidence scores
Format: ONNX (FP32 and INT8 quantized)
Size: 43 MB (FP32) / 11 MB (INT8)

Classes

badtz_maru, chococat, cinnamon, cinnamoroll, gudetama, hangyodon, hello_kitty, kerokerokeroppi, kuromi, little_twin_stars, melody, my_sweet_piano, pochacco, pompompurin, purin, rilakkuma, shin_chan, sumikko_gurashi, tuxedo_sam

Usage (Python)

`python import onnxruntime as ort import numpy as np from PIL import Image

sess = ort.InferenceSession('tl_sanrio_v5_int8.onnx') img = Image.open('character.jpg').resize((224, 224)) input_tensor = np.array(img).transpose(2,0,1).astype(np.float32) / 255.0 input_tensor = np.expand_dims(input_tensor, axis=0)

outputs = sess.run(['softmax_1'], {'input.1': input_tensor}) pred_class = outputs[0].argmax() confidence = outputs[0].max() `

Demo

Try it live: https://huggingface.co/spaces/MorritaConP1to/sanrio-classifier

Training

Framework: PyTorch with Transfer Learning
Optimizer: SGD with CosineAnnealing LR
Dataset: ~6,160 images across 29 classes
Hardware: NVIDIA RTX 4060

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · onnxruntime

Нельзя запустить

Модель выложена только в формате ONNX.

Ревизия весов: fdcc580