Характеристики

Параметры: 113 млн
Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: vit · dense
Базовая модель: vit-base-patch16-224-in21k
Опубликована: 2 дек 2023

Ссылки

Hugging Face

vessel_ship_types_image_detection

dima806

Классификация изображенийИзображение → label3 профессии

Дообученный Vision Transformer определяет тип судна по изображению.

226скачиваний за 30 дней3лайкавеса 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/vessel_ship_types_image_detection — классификатор изображений судов, разработанный на основе Vision Transformer ViT. Она определяет тип судна по изображению; в README заявлена точность около 99%, однако методика и набор данных для этой оценки не приведены. Модель содержит 113,2 млн параметров и дообучена на google/vit-base-patch16-224-in21k.

Модель принимает изображения и выдаёт класс типа судна. Она подходит для автоматической сортировки изображений судов и предварительной разметки коллекций. Распространяется по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

определение типа судна на фотографии
автоматическая сортировка фотографий судов
предварительная разметка изображений судов

Ограничения

Заявленная в README точность около 99% не сопровождается описанием методики или тестового набора; качество на иных изображениях может отличаться.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

II.8Разработка и данныеИнженерия данных и аналитикаAI помогает готовить надёжные данные и превращать их в понятную аналитику.22 задачи23 488моделей 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 vessel/ship type based on image with about 99% accuracy.

See https://www.kaggle.com/code/dima806/vessel-ship-type-detection for more details.

Classification report:

              precision    recall  f1-score   support

       Cargo     0.9927    0.9623    0.9772       424
     Carrier     0.9976    1.0000    0.9988       424
      Cruise     1.0000    1.0000    1.0000       424
    Military     0.9976    0.9976    0.9976       424
     Tankers     0.9679    0.9953    0.9814       424

    accuracy                         0.9910      2120
   macro avg     0.9912    0.9910    0.9910      2120
weighted avg     0.9912    0.9910    0.9910      2120

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: 885ca14