ConvNeXT-Tiny, дообученная на CIFAR-10 модель для классификации изображений по десяти классам.
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
ahsanjavid/convnext-tiny-finetuned-cifar10 — модель компьютерного зрения на архитектуре ConvNeXT-Tiny, дообученная на наборе CIFAR-10 для классификации изображений по десяти классам. В основе лежит ConvNeXT, предварительно обученная на ImageNet-1k с разрешением 224×224; модель предназначена для распознавания категорий объектов на изображениях и экспериментов с классификацией CIFAR-10.
Модель использует архитектуру ConvNextForImageClassification и распространяется в формате PyTorch. Лицензия — Apache-2.0. Карточка не сообщает метрики качества или ограничения по применению; классификация ограничена набором из десяти классов CIFAR-10.
Модель рассчитана на десять классов CIFAR-10, поэтому её нельзя считать универсальным классификатором изображений. В карточке не приведены метрики качества.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
ConvNeXT model trained on ImageNet-1k at resolution 224x224. It was introduced in the paper A ConvNet for the 2020s by Liu et al. and first released in this repository. Convnext tiny finetuned on cifar 10 dataset. Which has ten classes.
Disclaimer: The team releasing ConvNeXT did not write a model card for this model so this model card has been written by the Hugging Face team.
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · image-classification
Подбираем GPU…