/ Модель
Каталог

Характеристики

Лицензия
CC BY-NC-SA 4.0
Базовая модель
TartanIMU
Библиотека
catboost
Опубликована
16 сен 2026

Ссылки

Hugging Face

tartanimu-e003

duj626
Регрессия по таблицам

TartanIMU E003 — пакет на базе TartanIMU и CatBoost для регрессии скорости по данным IMU и формирования предсказаний траекторий.

0скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены16 сен 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

Это пакет вывода модели TartanIMU E003, подготовленный для подачи решения в соревновании Kaggle. Он объединяет общий чекпойнт TartanIMU и CatBoost-модель, которая оценивает скорость по данным инерциального измерительного блока (IMU). Пакет предназначен для автономного запуска на тестовых траекториях: на вход поступают данные IMU и структура индексов, на выходе формируется CSV с предсказаниями.

Решение использует один общий набор весов для всех траекторий и не требует меток платформы или сетевого доступа. В README указаны ограничения воспроизведения: запуск на одном GPU с объёмом видеопамяти до 16 ГБ должен занимать не более двух часов; предусмотрен также режим CPU. Каталог классифицирует модель как табличную регрессию, а карточка указывает лицензию CC BY-NC-SA 4.0. В README также приведены метрики соревнования и ограничения протокола, однако сведения об архитектуре основного чекпойнта и контекстном окне не уточняются.

Сценарии применения

  • оценка скорости движения по данным IMU
  • предсказание движения для инерциальной одометрии
  • подготовка CSV с предсказаниями для тестовых траекторий
  • автономный офлайн-инференс на данных инерциальных датчиков

Ограничения

Пакет предназначен для предсказаний по тестовым данным IMU; использование меток платформ, ручная маршрутизация, ансамблирование и TTA исключены заявленным протоколом. Указанные результаты относятся к конкретной подаче в соревновании и сами по себе не гарантируют качество на других наборах данных.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

TartanIMU Unified Inference Package - Frozen E003 Delivery

This directory is the frozen local release payload for selected candidate E003. It is the public, self-contained model and inference package for Kaggle submission 56117057. Competition data and labels are deliberately excluded.

The system predicts three-dimensional body-frame velocity from one-second, 200 Hz, six-axis IMU windows. It applies the official unified TartanIMU ResNet-LSTM checkpoint and one platform-agnostic CatBoost multi-output regressor through the same inference path for every platform. It does not use platform labels, a platform classifier, routing, specialist dispatch, ensembling, checkpoint averaging, or test-time augmentation.

Release contents

  • MODEL_CARD.md: method, license provenance, limitations, metrics, compliance.
  • weights/unified.pt: official MIT-licensed shared TartanIMU checkpoint.
  • weights/final_model.cbm: one platform-agnostic CatBoost velocity head.
  • vendor/tartan_imu/: exact official inference source at commit fba699eb96fd3d3b0cd303695143725fd3aeb082.
  • config/unified.yaml and config/resnet_lstm_multihead.yaml.
  • src/predict_frozen.py: the offline entry point from challenge files to the submission CSV.
  • requirements.txt: pinned runtime dependencies.
  • SHA256SUMS and REPRODUCE.md: integrity and no-network reproduction steps.

Non-negotiable reproduction contract

  1. One model package and one shared set of weights for all 89 trajectories.
  2. Input is only the released test IMU and index/sample-submission structure.
  3. No test platform label, platform classifier, hard routing, manual labels, specialist dispatch, ensembling, checkpoint averaging, or TTA.
  4. Inference runs without internet, on one GPU with at most 16 GB VRAM and in at most 2 hours. A CPU fallback is retained for independent audit.
  5. Output row order and IDs must exactly match sample_submission.csv; all values must be finite; output SHA-256 must match the selected Kaggle CSV.

Current selected candidate

  • E003 Kaggle ref 56117057, public score 0.63142.
  • CSV SHA-256: 4644bb8e11df4a02417902c83b65bff5777a0e98db5bb67923f62c73bcec267a.
  • Final model SHA-256: 4cc94cf49919d0b0d2cb5eaf42f482da7192ca7e87bec24ba60f708fb89a77a6.

The authoritative cold-start offline reproduction completed in 117.42 seconds and reproduced the selected CSV byte-for-byte without platform input or routing.

The organizer's official full-test service reported a TartanIMU score of 0.53485, macro AVE 0.43938 m/s, macro ATE20 1.37483 m, and macro RTE@5s 1.79401 m, bound to CSV MD5 f571673079b05623e658a14410ef0063.

See MODEL_CARD.md for intended use, provenance, limitations, and compliance details, and REPRODUCE.md for the exact offline command.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · catboost

Нельзя запустить

Табличные модели пока не поддерживаются.

Ревизия весов
3c5677e

0 моделей

    Создать бенчмарк