/ Модель

Характеристики

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

vehicle_10_types_image_detection

Классификация изображенийИзображение → label3 профессии

Дообученная модель ViT классифицирует изображение по одному из десяти типов транспортных средств и возвращает вероятности классов.

1 570скачиваний за 30 дней4лайкавеса 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/vehicle_10_types_image_detection — дообученная версия Vision Transformer ViT-Base для классификации изображений транспортных средств. Она принимает изображение и возвращает вероятности принадлежности к одному из десяти типов транспорта. В README заявлена точность около 93%; способ и условия измерения не описаны.

Модель содержит 113,2 млн параметров, использует архитектуру ViTForImageClassification и распространяется в формате safetensors. Она предназначена для распознавания типа транспортного средства на изображении, например в системах сортировки или анализа фотоматериалов. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • Определение типа транспортного средства на фотографии
  • Автоматическая сортировка изображений автомобилей и других транспортных средств
  • Подсчёт типов транспорта на фотоматериалах
  • Классификация транспортных средств в пользовательских приложениях

Ограничения

Заявленная точность около 93% не сопровождается описанием тестового набора или методики оценки; неизвестно, как модель ведёт себя на изображениях вне обучающего распределения.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Return a vehicle type probability based on an image with about 93% accuracy.

See https://www.kaggle.com/code/dima806/vehicle-10-types-detection-vit for more details.

Classification report:

              precision    recall  f1-score   support

         SUV     0.8780    0.9000    0.8889        40
         bus     1.0000    1.0000    1.0000        40
family sedan     0.8571    0.9000    0.8780        40
 fire engine     0.8444    0.9500    0.8941        40
 heavy truck     0.9459    0.8750    0.9091        40
        jeep     0.9512    0.9750    0.9630        40
     minibus     0.9500    0.9500    0.9500        40
  racing car     1.0000    0.9500    0.9744        40
        taxi     0.9750    0.9750    0.9750        40
       truck     0.9722    0.8750    0.9211        40

    accuracy                         0.9350       400
   macro avg     0.9374    0.9350    0.9354       400
weighted avg     0.9374    0.9350    0.9354       400

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
7619f8d

0 моделей