Характеристики

Параметры: 113 млн
Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: vit · dense
Базовая модель: vit-base-patch16-224-in21k
Опубликована: 23 дек 2023

Ссылки

Hugging Face

hand_gestures_image_detection

dima806

Классификация изображенийИзображение → label3 профессии

Дообученный ViT-Base классифицирует изображения жестов рук; в README заявлена точность около 96%.

252скачиваний за 30 дней2лайкавеса 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/hand_gestures_image_detection — дообученная версия Vision Transformer ViT-Base для классификации изображений с жестами рук. Она принимает изображение и определяет показанный жест; в README заявлена точность около 96%, но подробности оценки и набор классов не приведены.

Модель содержит 113,2 млн параметров и распространяется в формате safetensors. Подходит для распознавания жестов на фотографиях, например в прототипах интерфейсов управления жестами. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

распознавание жестов рук на фотографиях
классификация жестов в прототипе управления интерфейсом
определение показанного жеста на изображении

Ограничения

Заявленная точность около 96% не сопровождается сведениями о тестовом наборе или методике оценки; классы жестов и условия работы в карточке не описаны.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

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 IV.9Отраслевые задачиМедиа, журналистика, культура, архивы и игрыAI помогает создавать, искать, сохранять и персонализировать медиа, культурный и игровой контент.44 задачи14 938моделей II.2Разработка и данныеСоздание и понимание программного кодаAI помогает писать, объяснять и связывать программный код с требованиями и существующей системой.20 задач21 443модели

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Returns hand gesture based on image with about 96% accuracy.

See https://www.kaggle.com/code/dima806/hand-gestures-image-detection-vit for more details.

image/png

Classification report:

                 precision    recall  f1-score   support

           call     0.9256    0.9752    0.9498     11825
        dislike     0.9784    0.9862    0.9823     11826
           fist     0.9833    0.9870    0.9851     11826
           four     0.9140    0.9357    0.9247     11826
           like     0.9761    0.9101    0.9420     11825
           mute     0.9831    0.9964    0.9897     11826
             ok     0.9586    0.9658    0.9622     11825
            one     0.9708    0.9453    0.9579     11826
           palm     0.9764    0.9637    0.9700     11826
          peace     0.9187    0.9367    0.9276     11825
 peace_inverted     0.9784    0.9748    0.9766     11826
           rock     0.9439    0.9361    0.9400     11825
           stop     0.9502    0.9723    0.9611     11825
  stop_inverted     0.9828    0.9546    0.9685     11826
          three     0.9135    0.9068    0.9101     11826
         three2     0.9799    0.9670    0.9734     11826
         two_up     0.9570    0.9766    0.9667     11826
two_up_inverted     0.9754    0.9703    0.9729     11825

       accuracy                         0.9589    212861
      macro avg     0.9592    0.9589    0.9589    212861
   weighted avg     0.9592    0.9589    0.9589    212861

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: d3c8dc1