Finetune of microsoft/resnet-18 based on the Caltech-UCSD Birds-200-2011 dataset
Характеристики
- Архитектура
- resnet · dense
- Базовая модель
- resnet-18
- Опубликована
- 17 мая 2024
Ссылки
resnet-18-birb
Дообученная ResNet-18 распознаёт классы птиц на изображениях из набора Caltech-UCSD Birds-200-2011.
26скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены21 июн 2024
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
RobertZ2011/resnet-18-birb — дообученная модель ResNet-18 для классификации изображений птиц. Она создана на основе microsoft/resnet-18, предварительно обученной на ImageNet-1k, и дообучена на наборе данных Caltech-UCSD Birds-200-2011.
Модель принимает изображения и предсказывает класс птицы из набора данных. Её можно использовать для распознавания видов птиц на фотографиях и в учебных проектах по классификации изображений. Веса опубликованы в формате safetensors; лицензия в предоставленных данных не указана.
Сценарии применения
- Распознавание видов птиц на фотографиях
- Классификация изображений птиц по классам набора CUB-200-2011
- Создание демонстрации классификации птиц
- Эксперименты с дообучением ResNet-18 для распознавания птиц
Ограничения
Модель дообучена на Caltech-UCSD Birds-200-2011, поэтому её классы и качество за пределами этого набора данных могут быть ограничены. Лицензия и подробные результаты оценки в предоставленных данных не указаны.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
IV.9Отраслевые задачиМедиа, журналистика, культура, архивы и игрыAI помогает создавать, искать, сохранять и персонализировать медиа, культурный и игровой контент.44 задачи14 938моделейII.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделейIV.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
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · image-classification
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- ResNetForImageClassification
- Ревизия весов
- 48ca0ae