/ Модель

Характеристики

Библиотека
timm
Опубликована
21 апр 2024

vit_tiny_patch8_112.cosface_ms1mv3

Эмбеддинги изображенийИзображение → embedding

ViT-модель, обученная на MS1MV3, извлекает 512-мерные признаки лиц для задач распознавания и сравнения лиц.

121скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены21 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

gaunernst/vit_tiny_patch8_112.cosface_ms1mv3 — модель Vision Transformer для извлечения признаков лица и распознавания лиц. Она обучена на наборе MS1MV3 и распространяется в формате safetensors; модель предназначена для использования через библиотеку timm.

Модель принимает изображения размером 112 × 112 пикселей и выдаёт вектор признаков размерности 512. Выходной вектор не нормализован; для сравнения эмбеддингов README рекомендует нормализацию. Лицензия в доступных данных не указана.

Сценарии применения

  • извлечение эмбеддингов лиц из изображений
  • сравнение лиц по сходству эмбеддингов
  • поиск совпадений лица в коллекции изображений
  • построение конвейера распознавания лиц

Ограничения

Выходные признаки не нормализованы автоматически; для сравнения эмбеддингов требуется нормализация. В карточке не приведены результаты оценки качества и условия лицензирования.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Model card for gaunernst/vit_tiny_patch8_112.cosface_ms1mv3

A Vision Transformer (ViT) 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/vit_tiny_patch8_112.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
6181bb5

0 моделей