/ Модель

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Базовая модель
SteerViT
Опубликована
9 окт 2026

steervit

Эмбеддинги изображенийИзображение → embedding

Зеркало SteerViT на базе DINOv2 для извлечения признаков изображений и визуального поиска или локализации по текстовому запросу.

0скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены9 окт 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

SteerViT — модель компьютерного зрения на основе DINOv2, разработанная Jona Ruthardt; этот репозиторий Cubert GmbH содержит побитовую копию исходных весов без дообучения и изменения формата. Модель извлекает из изображений текстово-управляемые эмбеддинги, признаки областей и тепловые карты, поддерживая визуальный поиск и локализацию объектов по текстовому запросу.

Весовой файл опубликован в формате PyTorch. Зеркало предназначено для воспроизводимой загрузки в Cuvis.AI и использования его офлайн-конвейерами. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • поиск изображений по текстовому описанию
  • локализация объектов на изображении по запросу
  • получение эмбеддингов изображений для визуального поиска
  • извлечение признаков областей изображения
  • построение тепловых карт отклика по текстовому запросу

Ограничения

Описание зеркала не приводит оценок качества или численных характеристик разрешения и контекста; поиск и локализация зависят от текстового запроса и изображения.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

SteerViT, DINOv2 base checkpoint (mirror)

Byte-identical mirror of JonaRuthardt/SteerViT at revision 4468b69138d397fd329df00e80093387c26c77b2 (code: https://github.com/manugaurdl/SteerViT) for the Cuvis.AI plugins. No fine-tuning, conversion or re-serialization: the files below are the upstream release as published, with the upstream licence text in LICENSE.

Why this mirror exists

Cuvis.AI provisions model weights once into a shared cache (download-model download <name> from cuvis-ai-core) and then runs its pipelines in an offline, token-free runtime that only reads that cache. Hosting the exact upstream files under the cubert-gmbh organisation makes that provisioning reproducible (commit-pinned and sha256-verified) and takes the per-user Hugging Face account and token out of the users' path.

Files and provenance

FileUpstream sourceUpstream revision / idsha256Size
steervit_dinov2_base.pthJonaRuthardt/SteerViT / steervit_dinov2_base.pth4468b69138d397fd329df00e80093387c26c77b23ee74e5fba5cdbcbbdc35042b59fc44d54a68864724186c0ba4f5e2174892e3a92.8 MB
LICENSEhttps://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0.txtn/a (URL; sha256 pinned)cfc7749b96f63bd31c3c42b5c471bf756814053e847c10f3eb003417bc523d3011.4 kB

Mirrored on 2026-10-09 by Cubert GmbH from the sources above. The sha256 values are the upstream values; tools/mirror_weights.py check in cuvis-ai-core re-verifies this repository against them and against the upstream licence text.

Licence

Apache License 2.0. The LICENSE file is the upstream licence text taken verbatim from https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0.txt (the upstream Hugging Face repository declares license: apache-2.0 for its checkpoints and ships no LICENSE file; the SteerViT code on GitHub declares the MIT License) at the mirror date. Copyright remains with the upstream authors; Cubert GmbH claims no rights in these files.

Usage with Cuvis.AI

uv run download-model download steervit_dinov2_base

download-model (from cuvis-ai-core) provisions the file into the shared Hugging Face cache and verifies its sha256. From cuvis-ai-core 0.16.0 on, ModelWeights.resolve("<name>") returns the cached path and the cuvis-ai-steervit nodes resolve their weights through it, so a pipeline needs no manual step once the weights are provisioned; earlier plugin releases still fetch from their original upstream sources.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Нельзя запустить

В репозитории нет config.json: не понять архитектуру модели.

Ревизия весов
1a999b3

0 моделей