/ Модель

Характеристики

Лицензия
Своя лицензия
Библиотека
segmentation-models-pytorch
Опубликована
14 янв 2025

resnet18.imagenet

Классификация изображенийИзображение → label3 профессии

Предобученный на ImageNet ResNet-18 для классификации изображений и извлечения признаков в моделях сегментации.

47 037скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены15 янв 2025

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

Это предобученные на ImageNet веса ResNet-18, опубликованные для использования в качестве энкодера в библиотеке segmentation-models-pytorch. Модель предназначена для классификации изображений и как часть сегментационных систем, где ResNet-18 извлекает признаки из изображения.

Репозиторий содержит веса в формате safetensors; карточка не сообщает число параметров, языки или конкретные ограничения качества. Лицензия указана как other, поэтому условия использования следует уточнить по лицензии репозитория.

Сценарии применения

  • классификация изображений по категориям ImageNet
  • извлечение визуальных признаков для сегментации изображений
  • использование ResNet-18 как энкодера в segmentation-models-pytorch

Ограничения

Карточка не приводит результатов оценки качества или подробных ограничений применения. Лицензия обозначена как other, поэтому перед использованием следует проверить условия репозитория.

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

Model card for resnet18.

This repository contains the imagenet pre-trained weights for the resnet18 model used as encoder in the segmentation-models-pytorch library.

Example usage:

  1. Install the library:
pip install segmentation-models-pytorch
  1. Use the encoder in your code:
import segmentation_models_pytorch as smp

model = smp.Unet("resnet18", encoder_weights="imagenet")

References

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · segmentation-models-pytorch · image-classification

Нельзя запустить

Архитектура ? неизвестна transformers в образе рантайма.

Ревизия весов
2342da2

0 моделей