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
OpenImages16 Prompted Mixed LISA-13B — дообученная модель ken101do для сегментации объектов на изображениях по текстовым запросам. Она создана на базе xinlai/LISA-13B-llama2-v1 с помощью LoRA на данных LISA ReasonSeg и OpenImages16Prompted; декодер масок SAM во время обучения был заморожен. Модель насчитывает 12,9 млрд параметров, использует архитектуру LLaVA и контекст до 4096 токенов.
Модель предназначена для поиска и выделения запрошенных объектов на изображениях, в том числе по сложным запросам с рассуждением. Валидационные показатели составили gIoU 0,2733 и cIoU 0,4910. Для запуска нужны кодовая база LISA и контрольная точка SAM ViT-H. Лицензия указана как other; конкретные условия в предоставленных данных не раскрыты.
Сценарии применения
Поиск объекта на изображении по текстовому описанию
Создание маски для объекта, заданного запросом
Сегментация объектов по сложным запросам с несколькими признаками
Ограничения
Для инференса требуются кодовая база LISA и контрольная точка SAM ViT-H. Валидационные метрики приведены в README, но без описания протокола оценки.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель