Предобученный на ImageNet визуальный энкодер MobileOne S2 для классификации изображений и использования в моделях сегментации.
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
Это предобученные на ImageNet веса MobileOne S2 для использования в качестве энкодера в библиотеке segmentation-models-pytorch. Модель предназначена для классификации изображений и может служить визуальным энкодером в задачах сегментации, построенных на этой библиотеке.
MobileOne S2 — свёрточная архитектура для обработки изображений; в репозитории веса сохранены в формате safetensors. Карточка не сообщает размер модели и точность на конкретных наборах данных. Лицензия указана как other, поэтому условия использования следует уточнить в репозитории.
Карточка не приводит метрики качества или размер модели. Лицензия обозначена как other, поэтому перед использованием нужно проверить её условия.
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 mobileone_s2 model used as
encoder in the segmentation-models-pytorch library.
pip install segmentation-models-pytorch
import segmentation_models_pytorch as smp
model = smp.Unet("mobileone_s2", 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.