Компактная модель MobileViT для классификации рисунков Quick, Draw! в приложениях на Transformers.js.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
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.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
Xenova/quickdraw-mobilevit-small — модель классификации изображений на архитектуре MobileViT Small, подготовленная Xenova для использования с Transformers.js. Репозиторий содержит веса PyTorch и ONNX, чтобы запускать классификатор в JavaScript-среде, включая веб-приложения.
Модель предназначена для отнесения входного изображения к одному из классов набора Quick, Draw!. Это позволяет распознавать пользовательские рисунки и использовать классификацию в интерактивных веб-приложениях. Данные подтверждают задачу классификации изображений и архитектуру, но не сообщают размер модели, контекст или перечень поддерживаемых языков.
Модель предназначена для классификации рисунков из Quick, Draw!; качество на фотографиях и изображениях вне этого набора не подтверждено.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
https://huggingface.co/Xenova/quickdraw-mobilevit-small with ONNX weights to be compatible with Transformers.js.
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).
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · transformers.js
Модель выложена для браузера (ONNX / transformers.js).