Характеристики

Параметры: 113 млн
Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: vit · dense
Базовая модель: vit-base-patch16-224-in21k
Опубликована: 3 авг 2026

Ссылки

Hugging Face

garbage_types_image_detection

asamol

Классификация изображенийИзображение → label3 профессии

Дообученная модель Vision Transformer классифицирует изображения по типу мусора с заявленной точностью около 93%.

8скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены3 авг 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 asamol/garbage_types_image_detection предназначена для классификации изображений по типу мусора. Она дообучена на базе Vision Transformer google/vit-base-patch16-224-in21k и содержит 113,2 млн параметров. По карточке модели, точность распознавания составляет около 93%. Модель принимает изображение и выдаёт класс типа мусора; репозиторий содержит веса в формате safetensors.

Модель может использоваться для сортировки мусора по фотографиям и для прототипов систем компьютерного зрения в сфере переработки отходов. Лицензия — Apache-2.0. Сведения о наборе классов, данных обучения и условиях измерения заявленной точности в карточке не приведены.

Сценарии применения

определение типа мусора на фотографии
автоматическая сортировка отходов по изображению
классификация мусора в прототипе системы переработки

Ограничения

Заявленная точность около 93% не сопровождается описанием тестового набора или методики оценки. В карточке не приведены список классов и сведения о данных обучения.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

II.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей IV.10Отраслевые задачиДом, личная жизнь, уход и повседневные задачиAI помогает помогать человеку планировать повседневные дела и безопасно управлять домашней средой.30 задач962модели II.8Разработка и данныеИнженерия данных и аналитикаAI помогает готовить надёжные данные и превращать их в понятную аналитику.22 задачи23 488моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Detects garbage type with about 93% accuracy based on image.

See https://www.kaggle.com/code/dima806/garbage-types-image-detection-vit for more details.

image/png

Classification report:

              precision    recall  f1-score   support

     battery     0.9466    0.9484    0.9475      2130
  biological     0.9725    0.9812    0.9769      2130
 brown-glass     0.9609    0.9690    0.9649      2130
   cardboard     0.9920    0.9347    0.9625      2130
     clothes     0.9469    0.9789    0.9626      2130
 green-glass     0.9231    0.9869    0.9539      2130
       metal     0.8810    0.9038    0.8922      2130
       paper     0.9215    0.9427    0.9320      2130
     plastic     0.8860    0.6643    0.7593      2130
       shoes     0.9383    0.9854    0.9613      2130
       trash     0.8643    0.9718    0.9149      2130
 white-glass     0.9049    0.8709    0.8876      2130

    accuracy                         0.9282     25560
   macro avg     0.9282    0.9282    0.9263     25560
weighted avg     0.9282    0.9282    0.9263     25560

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · image-classification

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры: ViTForImageClassification
Ревизия весов: 0b44f4a