Характеристики
- Параметры
- 113 млн
- Лицензия
- LGPL 3.0
- Архитектура
- vit · dense
- Опубликована
- 17 мая 2024
Ссылки
simple_digital_chess_pieces_limited_styles
Модель ViT для классификации изображений, назначение и классы которой подробно не описаны в карточке.
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
deglaus разработал модель компьютерного зрения для классификации изображений. Карточка Hugging Face указывает задачу image-classification, архитектуру ViT и размер около 85,8 млн параметров. Название репозитория предполагает классификацию цифровых шахматных фигур ограниченного набора стилей, однако карточка модели пуста и не описывает классы или данные обучения, поэтому конкретное назначение по шахматным фигурам нельзя подтвердить.
Модель принимает изображения и выдаёт метки классов. Репозиторий лицензирован по LGPL-3.0. Языковые возможности не относятся к её основной функции.
Сценарии применения
- классификация изображений на заданные классы
- распознавание объектов на изображениях в задаче классификации
- эксперименты с ViT для классификации изображений
Ограничения
Карточка модели не содержит описания классов, обучающих данных или оценки качества; связь с шахматными фигурами следует только из названия репозитория.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Автор не опубликовал карточку модели.
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
- 00ae821