Дообученная модель ViT классифицирует изображение глаза как открытый или закрытый.
1 329скачиваний за 30 дней7лайковвеса 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/closed_eyes_image_detection — дообученная версия Vision Transformer ViT-Base для определения по изображению, открыт глаз или закрыт. Она принимает изображение и относит его к одному из двух классов: closeEye или openEye. Размер модели — 113,2 млн параметров; веса доступны в форматах PyTorch и Safetensors.
Модель подходит для классификации изображений глаз, например для оценки состояния глаз на кадрах из окружающей сцены. В отчёте README указаны точность 99,05% и метрики precision, recall и F1 около 0,99 для обоих классов на выборке из 8 591 примера. Эти результаты относятся к указанной выборке и сами по себе не гарантируют такую же точность на других данных.
Модель основана на google/vit-base-patch16-224-in21k и распространяется по лицензии Apache-2.0. Размер входного изображения, условия оценки и устойчивость к различиям в освещении, ракурсе и качестве кадров в карточке не раскрыты.
Сценарии применения
определение закрытых глаз на изображении
определение открытых глаз на изображении
классификация состояния глаз на кадрах из окружающей сцены
Ограничения
Заявленные метрики получены на выборке из 8 591 примера и не гарантируют аналогичную точность на иных данных. Карточка не описывает устойчивость к освещению, ракурсу и качеству изображений.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель