Характеристики

Лицензия: Apache 2.0
Библиотека: torchvision
Опубликована: 22 сен 2026

Ссылки

Hugging Face

effv2l-rft-a

ppped11

Классификация изображенийИзображение → label

EfficientNetV2-L, дообученная с состязательным обучением для классификации изображений по 1000 классам ImageNet.

103скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены23 сен 2026

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

Модель ppped11/effv2l-rft-a разработана участником подсети Perturb в Bittensor и представляет собой EfficientNetV2-L на базе torchvision, дообученную с использованием состязательного обучения. Она классифицирует изображения по 1000 классам ImageNet. Для предобработки применяется resize и центральное кадрирование до 480 × 480 пикселей с указанной нормализацией каналов. Веса распространяются в формате safetensors по лицензии Apache-2.0.

Модель предназначена для классификации изображений; в README не описаны результаты оценки качества или ограничения состязательной устойчивости.

Сценарии применения

классификация фотографий по классам ImageNet
распознавание объектов на изображениях размером 480 × 480 пикселей
эксперименты с состязательной устойчивостью классификатора изображений

Ограничения

Классификатор ограничен 1000 классами ImageNet и требует предобработки, совместимой с указанным рецептом. В карточке не приведены метрики качества или оценки устойчивости к атакам.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

ppped11/effv2l-rft-a

EfficientNetV2-L (torchvision efficientnet_v2_l, 1000 ImageNet classes) fine-tuned with adversarial training for the Perturb subnet (netuid 26).

miner hotkey: 5EeThEQBV8FiyJu2uq6xdKxXSDLN7TZTCRcH9NkeHqbzu6bY
on-chain hash: sha256(model.safetensors || hotkey) = 5bfc8a3efca3dba6a6035a0d43dbcf624ace6a2a44465ee43f2d8a181a51fadb
preprocessing: EfficientNet_V2_L_Weights.IMAGENET1K_V1.transforms() (bicubic resize 480, center crop 480, mean = std = 0.5)

from safetensors.torch import load_file
from torchvision.models import efficientnet_v2_l
model = efficientnet_v2_l(weights=None)
model.load_state_dict(load_file("model.safetensors"))

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · torchvision · image-classification

Нельзя запустить

Архитектура ? неизвестна transformers в образе рантайма.

Ревизия весов: a94c578