/ Модель

Характеристики

Параметры
113 млн
Архитектура
vit · dense

baseball-stadium-foods

Классификация изображенийИзображение → label

Классификатор на базе ViT для распознавания еды, связанной с бейсбольными стадионами, на изображениях.

9скачиваний за 30 дней5лайковвеса обновлены30 июн 2021

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

nateraw/baseball-stadium-foods — модель классификации изображений, автоматически созданная с помощью HuggingPics. Она предназначена для распознавания категорий еды, связанной с бейсбольными стадионами, на изображениях. Модель построена на архитектуре Vision Transformer (ViT) и содержит 113,2 млн параметров; доступен формат PyTorch.

Модель подходит для автоматической маркировки фотографий стадионной еды и демонстрационных сценариев классификации изображений. Карточка не сообщает состав классов, точность или условия лицензии, поэтому эти характеристики нельзя уточнить.

Сценарии применения

  • классификация фотографий еды на бейсбольном стадионе
  • автоматическая маркировка снимков стадионных блюд
  • распознавание категорий еды на изображениях для демонстрационного приложения

Ограничения

Карточка не приводит список распознаваемых классов и показатели качества, поэтому применимость к конкретным видам еды и условиям съёмки не подтверждена.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

baseball-stadium-foods

Autogenerated by HuggingPics🤗🖼️

Create your own image classifier for anything by running the demo.

Report any issues with the demo at the github repo.

Example Images

cotton candy

cotton candy

hamburger

hamburger

hot dog

hot dog

nachos

nachos

popcorn

popcorn

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · image-classification

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
ViTForImageClassification
Ревизия весов
1252d68

0 моделей