/ Модель

Характеристики

Лицензия
MIT
Архитектура
segformer · dense
Опубликована
9 янв 2024

segformer-b0-finetuned-segments-skin-hair-clothing

Сегментация изображенийИзображение → mask3 профессии

Модель SegFormer B0 для сегментации на изображениях областей кожи, волос и одежды человека.

273скачиваний за 30 дней6лайковвеса обновлены9 янв 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

isjackwild/segformer-b0-finetuned-segments-skin-hair-clothing — модель компьютерного зрения для семантической сегментации изображений людей. Она основана на архитектуре SegFormer B0 и дообучена на датасете mattmdjaga/human_parsing_dataset для выделения областей кожи, волос и одежды.

Сценарии применения

  • выделение кожи на фотографиях людей
  • сегментация волос на изображениях
  • выделение элементов одежды
  • анализ человеческой фигуры на фото
  • создание масок для редактирования портретов

Ограничения

В README отсутствуют сведения о метриках качества, протоколе оценки, предобработке и известных рисках. Качество может зависеть от позы человека, освещения, фона и соответствия входных изображений данным обучения.

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

Model Card for Model ID

This modelcard aims to be a base template for new models. It has been generated using this raw template.

Model Details

Model Description

  • Developed by: [More Information Needed]
  • Funded by [optional]: [More Information Needed]
  • Shared by [optional]: [More Information Needed]
  • Model type: [More Information Needed]
  • Language(s) (NLP): [More Information Needed]
  • License: [More Information Needed]
  • Finetuned from model [optional]: [More Information Needed]

Model Sources [optional]

  • Repository: [More Information Needed]
  • Paper [optional]: [More Information Needed]
  • Demo [optional]: [More Information Needed]

Uses

Direct Use

[More Information Needed]

Downstream Use [optional]

[More Information Needed]

Out-of-Scope Use

[More Information Needed]

Bias, Risks, and Limitations

[More Information Needed]

Recommendations

Users (both direct and downstream) should be made aware of the risks, biases and limitations of the model. More information needed for further recommendations.

How to Get Started with the Model

Use the code below to get started with the model.

[More Information Needed]

Training Details

Training Data

[More Information Needed]

Training Procedure

Preprocessing [optional]

[More Information Needed]

Training Hyperparameters

  • Training regime: [More Information Needed]

Speeds, Sizes, Times [optional]

[More Information Needed]

Evaluation

Testing Data, Factors & Metrics

Testing Data

[More Information Needed]

Factors

[More Information Needed]

Metrics

[More Information Needed]

Results

[More Information Needed]

Summary

Model Examination [optional]

[More Information Needed]

Environmental Impact

Carbon emissions can be estimated using the Machine Learning Impact calculator presented in Lacoste et al. (2019).

  • Hardware Type: [More Information Needed]
  • Hours used: [More Information Needed]
  • Cloud Provider: [More Information Needed]
  • Compute Region: [More Information Needed]
  • Carbon Emitted: [More Information Needed]

Technical Specifications [optional]

Model Architecture and Objective

[More Information Needed]

Compute Infrastructure

[More Information Needed]

Hardware

[More Information Needed]

Software

[More Information Needed]

Citation [optional]

BibTeX:

[More Information Needed]

APA:

[More Information Needed]

Glossary [optional]

[More Information Needed]

More Information [optional]

[More Information Needed]

Model Card Authors [optional]

[More Information Needed]

Model Card Contact

[More Information Needed]

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · image-segmentation

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
SegformerForSemanticSegmentation
Ревизия весов
dd02ee5

0 моделей