Характеристики

Параметры: 113 млн
Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: vit · dense
Базовая модель: vit-base-patch16-224
Библиотека: transformers
Опубликована: 16 июл 2026

Ссылки

Hugging Face

garment-type-classifier

dsreya

Классификация изображенийИзображение → label3 профессии

Дообученная модель ViT для классификации изображений по типу одежды.

8скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены16 июл 2026

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

dsreya/garment-type-classifier — модель классификации изображений одежды, созданная дообучением Vision Transformer google/vit-base-patch16-224. Она принимает изображение и предсказывает класс типа одежды. В README приведены результаты на оценочной выборке: accuracy 0,9789 и loss 0,0711; состав выборки и перечень классов не раскрыты. Модель содержит 113,2 млн параметров, использует архитектуру ViT и формат весов safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

определение типа одежды на фотографии
автоматическая категоризация одежды в интернет-магазине
сортировка изображений одежды по категориям

Ограничения

Состав классов и обучающей и оценочной выборок не описан, поэтому качество и применимость к другим изображениям одежды по приведённой метрике оценить нельзя.

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 III.2Корпоративные функцииИсследование рынка и маркетингAI помогает понимать рынок, создавать коммуникации и улучшать эффективность маркетинга.22 задачи8 594модели

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

garment-type-classifier

This model is a fine-tuned version of google/vit-base-patch16-224 on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

Loss: 0.0711
Accuracy: 0.9789

Model description

More information needed

Intended uses & limitations

More information needed

Training and evaluation data

More information needed

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

learning_rate: 5e-05
train_batch_size: 32
eval_batch_size: 32
seed: 42
optimizer: Use OptimizerNames.ADAMW_TORCH_FUSED with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
lr_scheduler_type: linear
lr_scheduler_warmup_steps: 100
num_epochs: 5
mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss	Accuracy
0.2114	1.0	319	0.1177	0.9639
0.1554	2.0	638	0.0863	0.9711
0.0960	3.0	957	0.0778	0.9744
0.0971	4.0	1276	0.0656	0.9783
0.0745	5.0	1595	0.0711	0.9789

Framework versions

Transformers 5.12.1
Pytorch 2.11.0+cu128
Datasets 4.0.0
Tokenizers 0.22.2

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers · image-classification

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры: ViTForImageClassification
Ревизия весов: 60e3f63