Энкодер EfficientNet-B0 проекта Zoobot извлекает признаки из изображений для последующего обучения моделей компьютерного зрения.
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
zoobot-encoder-efficientnet_b0 — визуальный энкодер семейства EfficientNet-B0, опубликованный mwalmsley для проекта Zoobot. Модель предназначена для извлечения признаковых векторов из изображений; её можно загружать как энкодер через библиотеку timm и использовать как основу для последующего обучения классификатора или других задач компьютерного зрения.
В карточке указаны формат PyTorch и лицензия GPL-3.0. README не сообщает размер модели, набор данных, обучающие характеристики или специализацию на конкретном типе изображений. Поэтому качество признаков для отдельных предметных областей по этой карточке оценить нельзя.
Карточка не описывает обучающие данные и качество модели на конкретных наборах изображений; пригодность признаков для целевой задачи следует проверять отдельно.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Please see the Zoobot docs for loading and finetuning instructions.
But minimally, you can use this like any timm encoder:
import timm
encoder = timm.create_model('hf_hub:mwalmsley/zoobot-encoder-some-name', pretrained=True, num_classes=0)
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · timm · image-feature-extraction
Подбираем GPU…