Визуальный энкодер Zoobot на архитектуре MaxViT для классификации изображений и дообучения под целевые наборы данных.
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 MaxViT RMLP Small RW 224 — визуальный энкодер из проекта Zoobot, опубликованный mwalmsley. Модель предназначена для классификации изображений и может использоваться как энкодер через библиотеку timm; README также указывает на возможность дообучения. Архитектура относится к семейству MaxViT, входной размер обозначен как 224 в имени модели, веса доступны в формате PyTorch.
Модель можно применять как основу для классификатора изображений и адаптировать под наборы данных о галактиках. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. README не приводит сведения о метриках, точном числе параметров или поддерживаемых языках; модель работает с изображениями и выдаёт классовые предсказания.
README не сообщает метрики качества и подробности обучения; пригодность для конкретных классов и наборов данных следует оценивать 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-classification
Подбираем GPU…