/ Модель

Характеристики

Библиотека
timm
Опубликована
25 апр 2024

convnext_nano.cosface_ms1mv3

Эмбеддинги изображенийИзображение → embedding3 профессии

ConvNeXt-Nano, обученная на MS1MV3, извлекает 512-мерные признаки лиц для задач распознавания и сопоставления.

141скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены25 апр 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 модель ConvNeXt-Nano для распознавания лиц, разработанная gaunernst и обученная на наборе данных MS1MV3. Она предназначена для извлечения признаков лица: на вход подаётся изображение размером 112 × 112 пикселей, а на выходе получается вектор из 512 признаков. Для сравнения лиц выходной вектор следует нормализовать, поскольку модель сама его не нормализует.

Модель совместима с библиотекой timm и загружается из Hugging Face Hub через timm. Её можно использовать для построения систем верификации и идентификации лиц, сопоставляя полученные векторы. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

Сценарии применения

  • извлечение признаков лица из изображения
  • сравнение двух лиц по эмбеддингам
  • верификация личности по лицу
  • поиск человека в галерее лиц

Ограничения

Выходной вектор не нормализован автоматически, поэтому для сравнения лиц его следует нормализовать. Модель обучена на MS1MV3, а характеристики на других наборах данных в предоставленных источниках не приведены.

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

Model card for gaunernst/convnext_nano.cosface_ms1mv3

ConvNeXt-Nano for face recognition, trained on MS1MV3 dataset. The model was trained using this repo: https://github.com/gau-nernst/timm-face. It is fully compatible with timm.

Usage

import timm
import torch.nn.functional as F

model = timm.create_model("hf_hub:gaunernst/convnext_nano.cosface_ms1mv3", pretrained=True).eval()
embs = model(torch.randn(1, 3, 112, 112))  # output shape (1, 512)
embs = F.normalize(embs, dim=1)  # model output is not normalized

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · timm · image-feature-extraction

Можно запустить

Подбираем GPU…

Ревизия весов
5a2926b

0 моделей