/ Модель

Характеристики

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

body_type

Классификация изображенийИзображение → label3 профессии

Модель на базе ResNet-50 классифицирует фотографии мужчин по четырём категориям телосложения.

32скачиваний за 30 дней7лайковвеса обновлены12 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_type — модель классификации изображений, дообученная автором на основе microsoft/resnet-50. Она анализирует фотографию мужчины и относит телосложение к одному из четырёх классов: «качок», «скуф», «дрищ» или «нормальный». Модель построена на ResNet-50 и распространяется в формате PyTorch для использования через библиотеку Transformers.

Модель предназначена для классификации фотографий по типу телосложения. Для работы ей требуется изображение; результатом служит метка класса. Датасет, согласно карточке, содержит фотографии мужчин, поэтому применимость к другим группам людей не подтверждена. Лицензия репозитория — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • Классификация фотографии мужчины по типу телосложения
  • Автоматическая разметка изображений по категориям телосложения
  • Создание демонстрации классификации телосложения на фото

Ограничения

Датасет описан как фотографии мужчин, поэтому качество для других групп людей не подтверждено. В карточке не приведены метрики качества и подробности состава классов.

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_type

Эта модель дообучена на microsoft/resnet-50 с помощью датасета, который содержит фотографии мужчин разных телосложений. Модель может определяет являетесь ли вы качком, скуфом, дрищом или просто нормальным.

Запуск модели

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

processor = AutoImageProcessor.from_pretrained("glazzova/body_type")
model = ResNetForImageClassification.from_pretrained('glazzova/body_type')
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
49c5c2c

0 моделей