new-york-tokyo-london
Autogenerated by HuggingPics🤗🖼️
Create your own image classifier for anything by running the demo on Google Colab.
Report any issues with the demo at the github repo.
Example Images
London
New York
Tokyo
new-york-tokyo-london
Классификатор на базе ViT для распознавания изображений Нью-Йорка, Токио и Лондона.
14скачиваний за 30 дней6лайковвеса обновлены13 янв 2022
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
Suzana/new-york-tokyo-london — классификатор изображений, автоматически созданный с помощью HuggingPics. По названию и карточке модель предназначена для распознавания изображений трёх городов: Нью-Йорка, Токио и Лондона. Модель построена на архитектуре Vision Transformer (ViT) и содержит 113,2 млн параметров.
Это специализированный классификатор для отнесения изображения к одному из целевых классов. Карточка предлагает создавать подобные классификаторы через демонстрацию HuggingPics в Google Colab. Модель опубликована в формате PyTorch; лицензия и дополнительные сведения об обучении в предоставленной карточке не описаны.
Сценарии применения
- определение, изображён ли на фотографии Нью-Йорк
- определение, изображён ли на фотографии Токио
- определение, изображён ли на фотографии Лондон
- классификация городских фотографий по трём целевым городам
Ограничения
Модель ориентирована на три города и может неверно классифицировать изображения других мест или неоднозначные сцены. В предоставленной карточке не приведены метрики качества и условия лицензии.
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.8Разработка и данныеИнженерия данных и аналитикаAI помогает готовить надёжные данные и превращать их в понятную аналитику.22 задачи23 488моделейII.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей
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
- ViTForImageClassification
- Ревизия весов
- 94f338d