/ Модель

Характеристики

Параметры
33 млн
Размер весов
120 МБ
Архитектура
swin · dense
Опубликована
11 мар 2023

microsoft-swin-tiny-patch4-window7-224-ov

Классификация изображенийИзображение → label3 профессии

Конвертация Swin-Tiny от Microsoft в OpenVINO для ускоренной классификации изображений.

420скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены11 мар 2023

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 конвертированная в формат OpenVINO модель классификации изображений microsoft/swin-tiny-patch4-window7-224, подготовленная для ускоренного инференса. Её разработала HelenAI на основе модели Microsoft с архитектурой Swin Transformer; размер исходной модели — около 33 млн параметров.

Модель принимает изображения и предсказывает для них классы. Она подходит для интеграции классификации изображений в приложения, использующие OpenVINO. В карточке указан английский язык; иных языковых характеристик и ограничений применения README не описывает. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • классификация объектов на изображениях
  • определение категории фотографии
  • встраивание классификации изображений в приложение на OpenVINO

Ограничения

Предназначена для классификации изображений; карточка не описывает другие задачи или ограничения 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

microsoft-swin-tiny-patch4-window7-224-ov

This is the microsoft/swin-tiny-patch4-window7-224 model converted to OpenVINO, for accellerated inference.

An example of how to do inference on this model:

from optimum.intel.openvino import OVModelForImageClassification
from transformers import AutoFeatureExtractor, pipeline

model_id = "helenai/microsoft-swin-tiny-patch4-window7-224"
model = OVModelForImageClassification.from_pretrained(model_id, compile=False)
feature_extractor = AutoFeatureExtractor.from_pretrained(model_id)

model.reshape(1,3, feature_extractor.size["height"], feature_extractor.size["width"])
model.compile()
ov_pipe = pipeline("image-classification", model=model, feature_extractor=feature_extractor)

image_url_or_path  = "http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg"
ov_pipe(image_url_or_path)

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · image-classification

Нельзя запустить

В репозитории нет весов в формате PyTorch/safetensors.

Класс архитектуры
SwinForImageClassification
Ревизия весов
a3566ce

0 моделей