/ Модель
Каталог

Характеристики

Лицензия
MIT
Опубликована
29 сен 2026

Ссылки

Hugging FacearXiv 2609.33325

VisionHOPE

PSRben
Классификация изображенийИзображение → label3 профессии

VisionHOPE — семейство предварительно обученных визуальных моделей для классификации изображений и других задач компьютерного зрения.

1 860скачиваний за 30 дней449лайковвеса обновлены29 сен 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

VisionHOPE — семейство предварительно обученных визуальных моделей, разработанное авторами проекта VisionHOPE: Visual Backbones as Self-Modifying Learning Systems. В репозитории размещены контрольные точки размеров T, S и B для классификации изображений ImageNet-1K, обнаружения объектов и сегментации экземпляров на COCO, а также семантической сегментации на ADE20K.

Модели предназначены для задач компьютерного зрения и могут использоваться как визуальные основы в соответствующих конвейерах. Репозиторий содержит веса в формате PyTorch; для установки, определения архитектуры и запуска обучения или оценки README отсылает к коду проекта. Лицензия репозитория — MIT.

Сценарии применения

  • классификация изображений ImageNet-1K
  • обнаружение объектов на изображениях COCO
  • сегментация экземпляров объектов на COCO
  • семантическая сегментация сцен ADE20K

Ограничения

README указывает, что для определения архитектуры и запуска моделей требуется обратиться к коду проекта. Не приведены сведения о размере моделей, длине контекста или поддержке языковых входов.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
II.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделейIV.1Отраслевые задачиРитейл, электронная коммерция и fashion-techAI помогает управлять ассортиментом, покупательским опытом и эффективностью торговых операций.29 задач5 934моделиIV.9Отраслевые задачиМедиа, журналистика, культура, архивы и игрыAI помогает создавать, искать, сохранять и персонализировать медиа, культурный и игровой контент.44 задачи14 938моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

VisionHOPE

Official pretrained weights for VisionHOPE: Visual Backbones as Self-Modifying Learning Systems.

Paper · Code

This repository contains the hierarchical VisionHOPE-T/S/B checkpoints for ImageNet-1K classification, COCO object detection and instance segmentation, and ADE20K semantic segmentation.

Pretrained weights

TaskVisionHOPE-TVisionHOPE-SVisionHOPE-B
ImageNet-1K classificationDownloadDownloadDownload
COCO · Mask R-CNN 1×DownloadDownloadDownload
COCO · Mask R-CNN 3×DownloadDownload—
ADE20K · UPerNetDownloadDownloadDownload

Download

Download an individual checkpoint with the Hugging Face CLI:

hf download PSRben/VisionHOPE visionhope_small.pth --local-dir weights

To download all checkpoints:

hf download PSRben/VisionHOPE --include "visionhope_*.pth" --local-dir weights

See the code repository for installation, model definitions, and training and evaluation commands.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Нельзя запустить

Архитектура ? неизвестна transformers в образе рантайма.

Ревизия весов
87a2166

0 моделей

    Создать бенчмарк