Классификатор на базе ViT для отнесения изображений комнат к обученным классам.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
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.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
lazyturtl/roomclassifier — классификатор изображений на базе Vision Transformer (ViT), созданный с помощью HuggingPics. Модель предназначена для классификации изображений комнат; README описывает её как пользовательский классификатор изображений, созданный через демонстрацию в Google Colab. В основе используется архитектура ViTForImageClassification, число параметров — около 113,2 млн.
Модель подходит для автоматического отнесения фотографий комнат к классам, на которых она обучена. Репозиторий содержит веса PyTorch. Данные не описывают набор классов, обучающую выборку или качество классификации; лицензия также не указана.
Список распознаваемых классов, обучающие данные и показатели качества в доступной карточке не описаны. Условия лицензии не приведены.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Autogenerated by HuggingPics🤗🖼️
Create your own image classifier for anything by running the demo on Google Colab.
Report any issues with the demo at the github repo.
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · image-classification
Подбираем GPU…