The scene graph parsing model pretrained on VG scene graph dataset and finetuned on FACTUAL. Please see 'https://github.com/zhuang-li/FACTUAL' for details.
Характеристики
- Контекст
- 512 токенов
- Параметры
- 385 млн
- Архитектура
- t5 · dense
- Опубликована
- 7 июл 2023
Ссылки
flan-t5-large-VG-factual-sg
Языковая модель3 профессии
Дообученная модель Flan-T5 Large для разбора сцен и представления объектов с их отношениями в виде сценового графа.
14скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены28 авг 2023
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
lizhuang144/flan-t5-large-VG-factual-sg — модель семейства T5, разработанная на основе Flan-T5 Large. Она предварительно обучена на наборе данных Visual Genome для сценовых графов, а затем дообучена на FACTUAL для разбора изображений в сценовые графы. Модель предназначена для преобразования текстового представления сцены в структурированное описание объектов и их отношений.
В репозитории указаны веса PyTorch и safetensors; размер модели составляет около 385,2 млн параметров, контекст — до 512 токенов. Карточка не сообщает лицензию и подробно не описывает формат входных данных или ограничения качества. Для визуального разбора потребуется соответствующее представление сцены, однако детали его получения не приведены.
Сценарии применения
- построение сценовых графов по описанию изображения
- выделение объектов и отношений между ними
- структурирование визуальных сцен для анализа
Ограничения
В README не описаны точный формат входа, метрики качества и известные слабые стороны. Лицензия в предоставленных данных отсутствует.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
I.8Универсальные способностиИзображения и компьютерное зрениеAI помогает извлекать визуальные признаки, изменять изображения и создавать новые визуальные материалы.17 задач6 331модельI.3Универсальные способностиИзвлечение и структурирование данныхAI помогает превращать разрозненные данные в структуру, пригодную для поиска, аналитики и автоматизации.18 задач25 791модельI.11Универсальные способностиКлассификация, ранжирование и сопоставлениеAI помогает распределять объекты по категориям, устанавливать соответствия и определять порядок обработки.15 задач26 736моделей
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
У модели не указана задача.
- Класс архитектуры
- T5ForConditionalGeneration
- Ревизия весов
- 8a36294