/ Модель

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Базовая модель
dinov2-small
Библиотека
refiners
Опубликована
7 авг 2024

dinov2.small.patch_14

Эмбеддинги изображенийИзображение → embedding3 профессии

Адаптер DINOv2 Small извлекает признаки изображений для последующих задач компьютерного зрения.

214скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены9 окт 2024

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

refiners/dinov2.small.patch_14 — адаптер на основе facebook/dinov2-small для извлечения признаков изображений. Модель использует архитектуру Vision Transformer семейства DINOv2 и распространяется в формате safetensors; библиотека refiners, лицензия Apache-2.0.

Модель предназначена для получения визуальных признаков, которые можно использовать в последующих задачах компьютерного зрения, например для обучения классификаторов. В метаданных указана задача image-feature-extraction; дополнительных сценариев и характеристик модели карточка не подтверждает.

Сценарии применения

  • извлечение признаков из изображений
  • подготовка векторов изображений для обучения классификатора
  • получение визуальных представлений для компьютерного зрения

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

DINOv2 small

Citation

@misc{oquab2023dinov2,
  title   = {DINOv2: Learning Robust Visual Features without Supervision},
  author  = {Oquab, Maxime and Darcet, Timothée and Moutakanni, Theo and Vo, Huy V. and Szafraniec, Marc and Khalidov, Vasil and Fernandez, Pierre and Haziza, Daniel and Massa, Francisco and El-Nouby, Alaaeldin and Howes, Russell and Huang, Po-Yao and Xu, Hu and Sharma, Vasu and Li, Shang-Wen and Galuba, Wojciech and Rabbat, Mike and Assran, Mido and Ballas, Nicolas and Synnaeve, Gabriel and Misra, Ishan and Jegou, Herve and Mairal, Julien and Labatut, Patrick and Joulin, Armand and Bojanowski, Piotr},
  journal = {arXiv:2304.07193},
  year    = {2023}
}

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · refiners · image-feature-extraction

Нельзя запустить

В репозитории нет config.json: не понять архитектуру модели.

Ревизия весов
fc2b077

0 моделей