Характеристики

Параметры: 113 млн
Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: vit · dense
Базовая модель: vit-base-patch16-224-in21k
Опубликована: 15 окт 2024

Ссылки

Hugging Face

hair_type_image_detection

dima806

Классификация изображенийИзображение → label3 профессии

Дообученный Vision Transformer классифицирует тип волос по изображению лица.

177скачиваний за 30 дней5лайковвеса 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/hair_type_image_detection — дообученная версия Vision Transformer ViT-Base, созданная для определения типа волос по изображению лица. Она решает задачу классификации изображений и, по README, достигает точности 93%. Модель содержит 113,2 млн параметров и опубликована в формате safetensors.

Модель предназначена для автоматической классификации типа волос на фотографиях лиц. Базовая архитектура — google/vit-base-patch16-224-in21k. Лицензия Apache-2.0 разрешает использование и распространение на её условиях.

Сценарии применения

определение типа волос на фотографии лица
автоматическая разметка изображений по типу волос
классификация фотографий для приложения по уходу за волосами

Ограничения

Заявленная точность 93% приведена в README без описания набора данных и протокола оценки. Модель предназначена для классификации по изображениям лица; область надёжности на иных типах изображений не описана.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

IV.1Отраслевые задачиРитейл, электронная коммерция и fashion-techAI помогает управлять ассортиментом, покупательским опытом и эффективностью торговых операций.29 задач5 934модели IV.9Отраслевые задачиМедиа, журналистика, культура, архивы и игрыAI помогает создавать, искать, сохранять и персонализировать медиа, культурный и игровой контент.44 задачи14 938моделей II.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Returns the hair type (with 93% accuracy) based on facial image.

See https://www.kaggle.com/code/dima806/hair-type-image-detection-vit for details.

image/png

Classification report:

              precision    recall  f1-score   support

       curly     0.9109    0.8932    0.9020       206
  dreadlocks     0.9667    0.9902    0.9783       205
       kinky     0.9423    0.9561    0.9492       205
    straight     0.9585    0.8981    0.9273       206
        wavy     0.8651    0.9029    0.8836       206

    accuracy                         0.9280      1028
   macro avg     0.9287    0.9281    0.9281      1028
weighted avg     0.9287    0.9280    0.9280      1028

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · image-classification

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры: ViTForImageClassification
Ревизия весов: c918d58