/ Модель

Характеристики

Параметры
113 млн
Архитектура
vit · dense
Базовая модель
facial_emotions_image_detection
Библиотека
transformers.js
Опубликована
18 янв 2024

facial_emotions_image_detection

Классификация изображенийИзображение → label3 профессии

Xenova/facial_emotions_image_detection — модель классификации изображений, подготовленная сообществом Xenova на основе модели dima806/facial_emotions_image_detection.

3 859скачиваний за 30 дней7лайковвеса обновлены27 июн 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

Она предназначена для определения эмоции по изображению лица и рассчитана на использование в приложениях, поддерживающих Transformers.js, включая веб-сценарии с ONNX-весами.

Модель работает в режиме image-classification и возвращает метки эмоций с оценками уверенности, например disgust. Архитектура, количество параметров, точный набор поддерживаемых эмоций, языки и размер контекста в README не указаны. Известно, что веса представлены в формате ONNX для совместимости с Transformers.js; это позволяет запускать модель через JavaScript-библиотеку в подходящих средах.

Сильной стороной модели является готовность к интеграции в Transformers.js и веб-приложения. Ограничения связаны с отсутствием подробностей о качестве, обучающем наборе данных, поддерживаемых типах изображений и границах применимости; распознавание эмоций по лицу также следует трактовать как вероятностную классификацию, а не как достоверное определение внутреннего состояния человека. Лицензия в README не указана.

Для каких профессий подходит3

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

https://huggingface.co/dima806/facial_emotions_image_detection with ONNX weights to be compatible with Transformers.js.

Usage (Transformers.js)

If you haven't already, you can install the Transformers.js JavaScript library from NPM using:

npm i @huggingface/transformers

Example: Perform emotion detection with Xenova/facial_emotions_image_detection:

import { pipeline } from '@huggingface/transformers';

// Create image classification pipeline
const classifier = await pipeline('image-classification', 'Xenova/facial_emotions_image_detection');

// Classify an image
const url = 'https://i.imgur.com/fhtXyYJ.png';
const output = await classifier(url);
// [{ label: 'disgust', score: 0.9915065169334412 }]

Note: Having a separate repo for ONNX weights is intended to be a temporary solution until WebML gains more traction. If you would like to make your models web-ready, we recommend converting to ONNX using 🤗 Optimum and structuring your repo like this one (with ONNX weights located in a subfolder named onnx).

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers.js

Нельзя запустить

Модель выложена для браузера (ONNX / transformers.js), для GPU-рантайма нет весов.

Класс архитектуры
ViTForImageClassification
Ревизия весов
e039a36

0 моделей