Предобученные на ImageNet веса EfficientNet-B6 для классификации изображений и использования в качестве энкодера в segmentation-models-pytorch.
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
Репозиторий smp-hub содержит предобученные на ImageNet веса EfficientNet-B6, предназначенные для использования в качестве энкодера в библиотеке segmentation-models-pytorch. Модель можно применять для классификации изображений или как основу энкодера в сегментационных моделях библиотеки.
EfficientNet-B6 — сверточная архитектура для обработки изображений. В репозитории веса представлены в формате safetensors. Карточка указывает лицензию other; конкретные условия лицензии из доступных сведений определить нельзя.
В карточке не приведены метрики качества или подробности обучения. Лицензия указана как other, поэтому конкретные условия использования нужно проверять отдельно.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
This repository contains the imagenet pre-trained weights for the efficientnet-b6 model used as
encoder in the segmentation-models-pytorch library.
pip install segmentation-models-pytorch
import segmentation_models_pytorch as smp
model = smp.Unet("efficientnet-b6", encoder_weights="imagenet")
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · segmentation-models-pytorch · image-classification
Архитектура ? неизвестна transformers в образе рантайма.