GenderNew_v002
Autogenerated by HuggingPics🤗🖼️
Create your own image classifier for anything by running the demo on Google Colab.
Report any issues with the demo at the github repo.
Example Images
man
woman
Характеристики
- Параметры
- 113 млн
- Архитектура
- vit · dense
- Опубликована
- 17 апр 2023
Ссылки
GenderNew_v002
Классификатор изображений на базе ViT, созданный с помощью HuggingPics и предназначенный, судя по названию, для классификации по гендеру.
248скачиваний за 30 дней4лайкавеса обновлены17 апр 2023
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
GenderNew_v002 — классификатор изображений, созданный пользователем cledoux42 с помощью HuggingPics. Модель предназначена для отнесения изображений к классам; название указывает на классификацию по гендеру, однако README не сообщает названия классов и точную схему разметки.
Модель использует архитектуру Vision Transformer (ViT) для классификации изображений и содержит 113,2 млн параметров. В репозитории указаны веса PyTorch. README описывает её как автоматически созданный классификатор и отсылает к демонстрации HuggingPics в Google Colab.
Данных о лицензии и результатах оценки качества нет, поэтому условия повторного использования и точность классификации по доступной карточке определить нельзя.
Сценарии применения
- Классификация изображений по гендерным категориям
Ограничения
README не уточняет классы и правила разметки, а также не содержит метрик качества. Лицензия в предоставленных данных не указана.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
IV.9Отраслевые задачиМедиа, журналистика, культура, архивы и игрыAI помогает создавать, искать, сохранять и персонализировать медиа, культурный и игровой контент.44 задачи14 938моделейII.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделейIV.1Отраслевые задачиРитейл, электронная коммерция и fashion-techAI помогает управлять ассортиментом, покупательским опытом и эффективностью торговых операций.29 задач5 934модели
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · image-classification
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- ViTForImageClassification
- Ревизия весов
- 9bdcd94