Real models as google/owlvit-base-patch16 have non-contiguous weights in their state dict. This is for testing purposes.
owlvit-tiny-non-contiguous-weight
Тестовая модель OwlViT для проверки работы с не непрерывно расположенными весами в сценарии обнаружения объектов по текстовым запросам.
193скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены16 янв 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
Это тестовая модель OwlViT, опубликованная fxmarty для проверки обработки весов, расположенных в state dict не непрерывно. Автор README приводит google/owlvit-base-patch16 как пример настоящей модели OwlViT с такими весами. Репозиторий предназначен для тестирования, а не для обычного обнаружения объектов.
Метаданные указывают архитектуру OwlViTForObjectDetection и задачу zero-shot-обнаружения объектов. Модель принимает изображения и текстовые запросы с названиями объектов и выдаёт найденные объекты с рамками и оценками. Файлы представлены в формате PyTorch; лицензия — MIT.
Сценарии применения
- проверка загрузки state dict с не непрерывными весами
- тестирование конвейера zero-shot-обнаружения объектов
- проверка совместимости инструментов Transformers с OwlViT
Ограничения
Это тестовая модель, предназначенная для проверки обработки весов; README не позиционирует её как пригодную для прикладного распознавания объектов.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
II.4Разработка и данныеОтладка, тестирование и качество ПОAI помогает находить дефекты, строить проверки и повышать надёжность программного продукта.25 задач13 978моделейII.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделейII.2Разработка и данныеСоздание и понимание программного кодаAI помогает писать, объяснять и связывать программный код с требованиями и существующей системой.20 задач21 443модели
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · object-detection
Для архитектуры owlvit нет загрузчика под задачу object-detection.
- Класс архитектуры
- OwlViTForObjectDetection
- Ревизия весов
- 0c17cce