/ Модель

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
resnet · dense
Опубликована
27 июл 2022

resnet-tiny-beans

Классификация изображенийИзображение → label3 профессии

Компактная ResNet-модель классифицирует изображения из набора beans и подходит для тестирования и простых экспериментов.

5 084скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены23 авг 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

Это очень компактная модель ResNet для классификации изображений, обученная на наборе данных beans. Она предназначена для тестирования и простых экспериментов по распознаванию классов изображений; в репозитории доступны веса PyTorch и ONNX. Модель создана для демонстрации работы с небольшим чекпойнтом, а не для широкого распознавания изображений. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • Классификация изображений листьев фасоли
  • Эксперименты с задачей image classification на небольшом чекпойнте
  • Тестирование загрузки и инференса моделей ResNet
  • Проверка экспорта и запуска модели в ONNX

Ограничения

Модель обучена на конкретном наборе beans и не предназначена для надежной классификации изображений из других предметных областей. В карточке не приведены показатели качества.

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

A model trained on the beans dataset, just for testing and having a really tiny model.

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
ResNetForImageClassification
Ревизия весов
9e5efa5

0 моделей