Характеристики

Параметры: 33 млн
Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: swin · dense
Базовая модель: swin-tiny-patch4-window7-224
Библиотека: transformers
Опубликована: 6 окт 2026

Ссылки

Hugging Face

swin-tiny-patch4-window7-224-finetuned-eurosat

UserName-6370

Классификация изображенийИзображение → label

Дообученная Swin-Tiny для классификации изображений, предположительно спутниковых снимков EuroSAT.

2 642скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены11 окт 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

Модель UserName-6370/swin-tiny-patch4-window7-224-finetuned-eurosat — дообученная версия Swin-Tiny от Microsoft для классификации изображений. Она использует архитектуру Swin Transformer и содержит около 33 млн параметров. По названию репозитория модель предназначена для классификации спутниковых изображений EuroSAT; в README датасет назван неизвестным, поэтому эту специализацию следует считать предварительной.

На указанном в карточке наборе оценки модель показала accuracy 0,9789 и loss 0,0565. Она принимает изображения и выдаёт метки классов. Для работы используется библиотека Transformers, веса представлены в формате Safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

Классификация спутниковых снимков по категориям земного покрова
Распознавание типов ландшафта на изображениях дистанционного зондирования
Автоматическая разметка спутниковых изображений для геопространственного анализа

Ограничения

README не раскрывает состав датасета, классы и методику оценки; специализация на EuroSAT следует из названия репозитория. Приведённые метрики относятся только к указанному набору оценки.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

swin-tiny-patch4-window7-224-finetuned-eurosat

This model is a fine-tuned version of microsoft/swin-tiny-patch4-window7-224 on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

Loss: 0.0565
Accuracy: 0.9789

Model description

More information needed

Intended uses & limitations

More information needed

Training and evaluation data

More information needed

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

learning_rate: 5e-05
train_batch_size: 32
eval_batch_size: 32
seed: 42
gradient_accumulation_steps: 4
total_train_batch_size: 128
optimizer: Use OptimizerNames.ADAMW_TORCH_FUSED with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
lr_scheduler_type: linear
num_epochs: 3

Training results

Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss	Accuracy
0.1973	1.0	190	0.0896	0.9696
0.1299	2.0	380	0.0533	0.98
0.1129	3.0	570	0.0583	0.9781

Framework versions

Transformers 5.18.0
Pytorch 2.11.0+cu130
Datasets 4.8.5
Tokenizers 0.23.2

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers · image-classification

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры: SwinForImageClassification
Ревизия весов: e65e2e7