Характеристики
- Размер весов
- 3,2 МБ
- Архитектура
- glpn · dense
- Опубликована
- 29 мар 2023
Ссылки
tiny-random-GLPNForDepthEstimation
Тестовая случайно инициализированная модель GLPN для оценки глубины изображений и проверки интеграций Transformers/PyTorch.
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
tiny-random-GLPNForDepthEstimation — небольшая случайно инициализированная тестовая модель семейства GLPN, опубликованная организацией hf-tiny-model-private на Hugging Face. Она предназначена для оценки глубины по изображениям и реализуется с использованием Transformers и PyTorch. Карточка модели помечена задачей depth estimation и архитектурой GLPN, однако полноценная модельная карточка отсутствует.
Из-за случайной инициализации модель служит прежде всего для тестирования загрузки, конфигурации и программных интеграций, а не для получения качественных оценок глубины в прикладных системах.
Сценарии применения
- тестирование pipeline оценки глубины
- проверка загрузки GLPN в Transformers
- разработка интеграций для анализа изображений
- проверка совместимости PyTorch-моделей
Ограничения
Модель случайно инициализирована и предназначена для тестирования, поэтому её предсказания не следует считать пригодными для точных прикладных задач. Полноценная модельная карточка отсутствует, а сведения о лицензии, размере и контексте не установлены.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Автор не опубликовал карточку модели.
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · depth-estimation
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- GLPNForDepthEstimation
- Ревизия весов
- 2836ca6