/ Модель

Характеристики

Параметры
113 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
vit · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
18 окт 2025

pokemons-image-classifier-gen1-gen9

Классификация изображенийИзображение → label3 профессии

Модель на основе ViT распознаёт 1027 покемонов поколений 1–9 и событийных вариантов Poketwo на изображениях.

362скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены19 окт 2025

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 модель классификации изображений покемонов, разработанная imzynoxprince. Она основана на Vision Transformer (ViT) google/vit-base-patch16-224 и дообучена для распознавания 1027 классов: покемонов поколений 1–9 и двух эксклюзивных событийных вариантов Poketwo. Модель предназначена для определения покемона на изображении, в том числе на изображениях появления из игры Poketwo, и может использоваться в Discord-ботах и игровых приложениях.

Модель содержит 113,2 млн параметров и распространяется в формате safetensors; для запуска предусмотрена библиотека Transformers. В README заявлены точность выше 95% и время инференса около 40–80 мс на изображение, но методика измерений не приведена. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • распознавание покемонов на изображениях
  • определение покемона по изображению появления в Poketwo
  • автоматическая классификация покемонов для Discord-бота
  • идентификация покемонов в игровых приложениях

Ограничения

Модель ориентирована на 1027 классов покемонов и может быть ненадёжна для изображений вне этой области или при отличиях от обучающих изображений. Заявленная точность не сопровождается описанием методики оценки.

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

Pokemon Classifier - Gen 1-9 + Poketwo Event Pokemon

A Vision Transformer (ViT) model fine-tuned to classify 1027 Pokemon including:

  • ✅ All Gen 1-9 Pokemon (1025 base Pokemon)
  • 🆕 2 Exclusive Discord Poketwo Event Pokemon

Perfect for Discord bots, Pokemon games, automated Pokemon identification!

Model Description

This model is based on google/vit-base-patch16-224 and fine-tuned on Pokemon images from Generation 1 through Generation 9, plus exclusive event Pokemon from the popular Discord game Poketwo.

Key Features

  • 🎯 High Accuracy: 95%+ on Pokemon classification
  • ⚡ Fast Inference: ~40-80ms per image
  • 🎮 Poketwo Optimized: Trained on actual Poketwo spawn images
  • 🆕 Event Support: Includes rare event-exclusive Pokemon
  • 💾 Lightweight: ~350MB quantized model
  • 🔧 Easy Integration: Works with transformers pipeline

Supported Pokemon

  • Generation 1: Bulbasaur → Mew (151)
  • Generation 2: Chikorita → Celebi (100)
  • Generation 3: Treecko → Deoxys (135)
  • Generation 4: Turtwig → Arceus (107)
  • Generation 5: Victini → Genesect (156)
  • Generation 6: Chespin → Volcanion (72)
  • Generation 7: Rowlet → Melmetal (88)
  • Generation 8: Grookey → Enamorus (96)
  • Generation 9: Sprigatito → Walking Wake (120)
  • 🆕 Event Pokemon: 2 exclusive Poketwo event variants

Total Classes: 1027

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
ViTForImageClassification
Ревизия весов
78fccd0

0 моделей