/ Модель

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
resnet · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
13 мая 2024

body_complexion

Классификация изображенийИзображение → label3 профессии

Дообученная ResNet-50 классифицирует изображения мужчин по четырём категориям телосложения для фитнес-сервисов, подбора одежды и фильтрации контента.

18скачиваний за 30 дней4лайкавеса обновлены13 мая 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

glazzova/body_complexion — дообученная модель классификации изображений на базе ResNet-50 от Microsoft. Она определяет тип телосложения мужчины по изображению и относит его к одной из четырёх категорий: худощавое, обычное, полное или очень мускулистое. Модель построена для сценариев анализа телосложения в фитнес-сервисах, подбора одежды и фильтрации визуального контента по типу фигуры.

Модель принимает изображение и выдаёт метку класса. Веса опубликованы в формате PyTorch для библиотеки Transformers. Лицензия — Apache-2.0. Описание не сообщает о точности и составе обучающего набора помимо использования изображений мужчин с разным телосложением; поэтому надёжность предсказаний для различных условий съёмки и групп пользователей не установлена.

Сценарии применения

  • классификация мужского телосложения по фотографии
  • анализ телосложения в фитнес-приложении
  • подбор одежды по типу мужской фигуры
  • фильтрация изображений по типу телосложения

Ограничения

Модель предназначена для классификации изображений мужского телосложения по четырём фиксированным категориям; точность и устойчивость к условиям съёмки в карточке 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

body_complexion

This is a fine-tuned microsoft/resnet-50 model. Dataset with men of different bode complexion was used for fine-tuning.

Intended Use:

The model is intended for image classification tasks specifically related to men's body types. It is designed to classify images into four categories based on body complexion: skinny, ordinary, overweight, and very muscular. The model can be utilized in applications such as:

  • Health and fitness platforms for body type analysis
  • Clothing recommendation systems tailored for different body types
  • Visual content moderation systems to filter images based on body type

Launch

import torch
from PIL import Image
from transformers import ResNetForImageClassification, AutoImageProcessor

processor = AutoImageProcessor.from_pretrained('glazzova/body_complexion')
model = ResNetForImageClassification.from_pretrained('glazzova/body_complexion')
image = Image.open('your_pic.jpeg')
inputs = processor(image, return_tensors="pt")

with torch.no_grad():
    logits = model(**inputs).logits

# model predicts one of the 4 classes
predicted_label = logits.argmax(-1).item()
print(model.config.id2label[predicted_label])

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers · image-classification

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
ResNetForImageClassification
Ревизия весов
37403ee

0 моделей