/ Модель

Характеристики

Параметры
113 млн
Архитектура
vit · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
6 окт 2026

vit-acne-severity

Классификация изображенийИзображение → label

ViT-модель для классификации изображений кожи по тяжести акне.

3 783скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены10 окт 2026

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

jiefangziyou/vit-acne-severity — модель компьютерного зрения на архитектуре Vision Transformer (ViT), предназначенная для классификации изображений. По названию репозитория и метаданным она предназначена для оценки тяжести акне по изображению кожи. Модель содержит 113,2 млн параметров, использует класс ViTForImageClassification и опубликована в формате safetensors для библиотеки Transformers.

В доступных сведениях не описаны шкала тяжести, обучающие данные, поддерживаемые языки или клиническая точность, поэтому оценку следует рассматривать как классификационный результат модели, а не как медицинский диагноз. Лицензия в переданных метаданных не указана.

Сценарии применения

  • оценка тяжести акне по фотографии кожи
  • классификация изображений акне для исследовательского анализа
  • автоматическая сортировка фотографий кожи по категориям выраженности акне

Ограничения

В метаданных не приведены шкала тяжести, обучающий набор данных и сведения о точности; результат не следует считать медицинским диагнозом. Лицензия не указана в предоставленных данных.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Model Card for Model ID

Model Details

Model Description

This is the model card of a 🤗 transformers model that has been pushed on the Hub. This model card has been automatically generated.

  • 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 · transformers · image-classification

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
ViTForImageClassification
Ревизия весов
ab804ce

0 моделей