See https://www.kaggle.com/code/dima806/asl-alphabet-signs-detection-vit for more details.
Характеристики
- Параметры
- 113 млн
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- vit · dense
- Базовая модель
- vit-base-patch16-224-in21k
- Опубликована
- 11 сен 2023
Ссылки
asl_alphabet_image_detection
Дообученный ViT-Base для классификации изображений, предназначенный для распознавания жестов американского алфавита.
124скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены19 окт 2024
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 dima806/asl_alphabet_image_detection — дообученный классификатор изображений на базе Vision Transformer ViT-Base от Google с 113,2 млн параметров. Она предназначена для распознавания классов на изображениях и опубликована в форматах PyTorch и Safetensors.
Модель можно применять для классификации изображений жестов американского алфавита (ASL), что следует из названия репозитория; README не содержит подробностей о классах и условиях съёмки. Лицензия Apache-2.0 разрешает использование и распространение при соблюдении её условий.
Сценарии применения
- распознавание жестов ASL на изображениях
- классификация изображений букв американского жестового алфавита
- создание прототипа распознавания статичных жестов
Ограничения
Карточка не приводит метрики качества, перечень классов и сведения о данных обучения. По доступным данным модель классифицирует изображения и не подтверждена как система распознавания непрерывной жестикуляции или перевода жестовой речи.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
IV.5Отраслевые задачиОбразование и развитие навыковAI помогает персонализировать обучение и снижать административную нагрузку на преподавателей.34 задачи6 641модельII.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделейIV.9Отраслевые задачиМедиа, журналистика, культура, архивы и игрыAI помогает создавать, искать, сохранять и персонализировать медиа, культурный и игровой контент.44 задачи14 938моделей
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
- 54f2be1