/ Модель

Характеристики

Размер весов
37,3 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
regnet · dense
Опубликована
5 апр 2022

regnet-y-10b-seer

Эмбеддинги изображенийИзображение → embedding3 профессии

Крупная модель RegNetY для извлечения признаков изображений и использования в задачах компьютерного зрения, включая классификацию.

47скачиваний за 30 дней6лайковвеса обновлены30 июн 2022

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

RegNetY 10B — крупная модель компьютерного зрения семейства RegNetY, опубликованная Facebook и обученная на одном миллиарде неотобранных изображений из Instagram. Она предназначена для извлечения признаков изображений и может использоваться как основа для классификации изображений; для специализированных задач подходят дообученные версии.

Модель принимает изображения и выдаёт визуальные признаки. В репозитории представлены веса PyTorch. Лицензия — Apache-2.0. Карточка не описывает ограничения качества или конкретные наборы оценки.

Сценарии применения

  • извлечение признаков из изображений
  • подготовка представлений изображений для последующей классификации
  • использование как основы для дообучения модели компьютерного зрения

Ограничения

Карточка указывает на применение для классификации изображений, но не приводит оценок качества или результатов на наборах тестирования.

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

RegNetY 10B

This gigantic model is a scale up RegNetY model trained on one billion uncurated Instagram images.

Disclaimer: The team releasing RegNetModel did not write a model card for this model so this model card has been written by the Hugging Face team.

Intended uses & limitations

You can use the raw model for image classification. See the model hub to look for fine-tuned versions on a task that interests you.

How to use

Here is how to use this model:

>>> from transformers import AutoFeatureExtractor, RegNetModel
>>> import torch
>>> from datasets import load_dataset

>>> dataset = load_dataset("huggingface/cats-image")
>>> image = dataset["test"]["image"][0]

>>> feature_extractor = AutoFeatureExtractor.from_pretrained("facebook/regnet-y-10b-seer")
>>> model = RegNetModel.from_pretrained("facebook/regnet-y-10b-seer")

>>> inputs = feature_extractor(image, return_tensors="pt")

>>> with torch.no_grad():
...     outputs = model(**inputs)

>>> last_hidden_states = outputs.last_hidden_state
>>> list(last_hidden_states.shape)
[1, 1088, 7, 7]

For more code examples, we refer to the documentation.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · image-feature-extraction

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
RegNetModel
Ревизия весов
6d21a91

0 моделей