/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Лицензия
MIT
Архитектура
blip-2 · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
23 авг 2023

blip2-itm-vit-g

Классификация изображений без дообучения4 профессии

BLIP-2 сопоставляет изображения с текстовыми метками для классификации без обучения на конкретном наборе категорий.

15 813скачиваний за 30 дней3лайкавеса обновлены3 фев 2025

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

Salesforce/blip2-itm-vit-g — модель семейства BLIP-2 для классификации изображений без предварительного обучения на заданных категориях. Она сопоставляет изображение с текстовыми описаниями или метками и позволяет выбирать наиболее подходящие варианты. Архитектура реализована классом Blip2ForImageTextRetrieval; файлы доступны в форматах PyTorch и safetensors, модель предназначена для использования с библиотекой Transformers.

Модель подходит для поиска изображений по тексту и классификации изображений по наборам пользовательских меток. Карточка автоматически сгенерирована и не содержит сведений о разработчике, обучающих данных, языках или результатах оценки. В карточке указано, что выпуск предназначен для исследовательских целей и что перед внедрением следует оценивать точность, безопасность и справедливость модели.

Лицензия — MIT. Модель принимает изображение и текстовые варианты для сопоставления и возвращает оценки соответствия; она не предназначена для генерации изображений.

Сценарии применения

  • классификация изображений по пользовательским меткам
  • поиск изображений по текстовому описанию
  • ранжирование описаний по соответствию изображению

Ограничения

Карточка не сообщает об обучающих данных, оценках качества и поддерживаемых языках. Перед применением следует проверить точность, безопасность и справедливость модели для целевого сценария.

Для каких профессий подходит4

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Model Card for Model ID

Model Details

Model Description

This is the model card of a 🤗 transformers model that has been pushed on the Hub. This model card has been automatically generated.

  • Developed by: [More Information Needed]
  • Funded by [optional]: [More Information Needed]
  • Shared by [optional]: [More Information Needed]
  • Model type: [More Information Needed]
  • Language(s) (NLP): [More Information Needed]
  • License: [More Information Needed]
  • Finetuned from model [optional]: [More Information Needed]

Model Sources [optional]

  • Repository: [More Information Needed]
  • Paper [optional]: [More Information Needed]
  • Demo [optional]: [More Information Needed]

Uses

Direct Use

[More Information Needed]

Downstream Use [optional]

[More Information Needed]

Out-of-Scope Use

[More Information Needed]

Bias, Risks, and Limitations

[More Information Needed]

Recommendations

Users (both direct and downstream) should be made aware of the risks, biases and limitations of the model. More information needed for further recommendations.

How to Get Started with the Model

Use the code below to get started with the model.

[More Information Needed]

Training Details

Training Data

[More Information Needed]

Training Procedure

Preprocessing [optional]

[More Information Needed]

Training Hyperparameters

  • Training regime: [More Information Needed]

Speeds, Sizes, Times [optional]

[More Information Needed]

Evaluation

Testing Data, Factors & Metrics

Testing Data

[More Information Needed]

Factors

[More Information Needed]

Metrics

[More Information Needed]

Results

[More Information Needed]

Summary

Model Examination [optional]

[More Information Needed]

Environmental Impact

Carbon emissions can be estimated using the Machine Learning Impact calculator presented in Lacoste et al. (2019).

  • Hardware Type: [More Information Needed]
  • Hours used: [More Information Needed]
  • Cloud Provider: [More Information Needed]
  • Compute Region: [More Information Needed]
  • Carbon Emitted: [More Information Needed]

Technical Specifications [optional]

Model Architecture and Objective

[More Information Needed]

Compute Infrastructure

[More Information Needed]

Hardware

[More Information Needed]

Software

[More Information Needed]

Citation [optional]

BibTeX:

[More Information Needed]

APA:

[More Information Needed]

Glossary [optional]

[More Information Needed]

More Information [optional]

[More Information Needed]

Model Card Authors [optional]

[More Information Needed]

Model Card Contact

[More Information Needed]

Ethical Considerations

This release is for research purposes only in support of an academic paper. Our models, datasets, and code are not specifically designed or evaluated for all downstream purposes. We strongly recommend users evaluate and address potential concerns related to accuracy, safety, and fairness before deploying this model. We encourage users to consider the common limitations of AI, comply with applicable laws, and leverage best practices when selecting use cases, particularly for high-risk scenarios where errors or misuse could significantly impact people’s lives, rights, or safety. For further guidance on use cases, refer to our AUP and AI AUP.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers · zero-shot-image-classification

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Blip2ForImageTextRetrieval
Ревизия весов
520bf73

0 моделей