Характеристики

Параметры: 113 млн
Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: vit · dense
Базовая модель: vit-base-patch16-224-in21k
Опубликована: 21 ноя 2023

Ссылки

Hugging Face

smoker_image_classification

dima806

Классификация изображенийИзображение → label3 профессии

Дообученная модель ViT классифицирует изображения людей как курящих или некурящих.

67скачиваний 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

dima806/smoker_image_classification — модель классификации изображений на основе Vision Transformer (ViT), дообученная на базе google/vit-base-patch16-224-in21k. Она определяет по изображению, курит ли человек, и выдаёт один из классов: smoking или notsmoking. В карточке приведён отчёт с точностью 96,88% на выборке из 224 изображений; этот результат относится к указанной выборке и не гарантирует такую же точность на других данных.

Модель содержит 113,2 млн параметров, использует архитектуру ViTForImageClassification и распространяется в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0. Она предназначена для экспериментов и сценариев классификации изображений людей по признаку курения; описание не сообщает о языковой поддержке или дополнительных функциях.

Сценарии применения

определение курения человека на фотографии
автоматическая разметка изображений по признаку курения
проверка классификатора на наборе фотографий курящих и некурящих людей

Ограничения

Заявленная точность 96,88% рассчитана на выборке из 224 изображений, поэтому обобщение на другие данные не подтверждено. Модель предсказывает визуальный класс и не устанавливает факт курения вне изображения.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

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 II.8Разработка и данныеИнженерия данных и аналитикаAI помогает готовить надёжные данные и превращать их в понятную аналитику.22 задачи23 488моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Returns whether the person is a smoker based on image with about 97% accuracy.

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

Classification report:

              precision    recall  f1-score   support

  notsmoking     0.9907    0.9464    0.9680       112
     smoking     0.9487    0.9911    0.9694       112

    accuracy                         0.9688       224
   macro avg     0.9697    0.9688    0.9687       224
weighted avg     0.9697    0.9688    0.9687       224

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: 67cbfeb