/ Модель

Характеристики

Лицензия
MIT
Библиотека
segmentation-models-pytorch
Опубликована
23 дек 2024

pan-tu-resnet18

Сегментация изображенийИзображение → mask3 профессии

Модель PAN на базе ResNet18 для сегментации изображений, загружаемая через segmentation-models-pytorch.

156скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены23 дек 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

PAN для сегментации изображений на базе ResNet18. Модель опубликована в репозитории smp-test-models/pan-tu-resnet18 и загружается через библиотеку segmentation-models-pytorch с помощью smp.from_pretrained. Карточка указывает лицензию MIT.

Модель предназначена для задачи image-segmentation. В карточке отсутствуют сведения о наборе данных и метриках, поэтому качество и области, на которых модель применима, оценить нельзя.

Сценарии применения

  • сегментация объектов на изображениях
  • семантическая сегментация изображений

Ограничения

Карточка не содержит сведений о датасете и метриках, поэтому качество и подходящие предметные области определить нельзя.

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

PAN Model Card

Table of Contents:

Load trained model

import segmentation_models_pytorch as smp

model = smp.from_pretrained("<save-directory-or-this-repo>")

Model init parameters

model_init_params = {
    "encoder_name": "tu-resnet18",
    "encoder_depth": 5,
    "encoder_weights": "imagenet",
    "encoder_output_stride": 16,
    "decoder_channels": 32,
    "in_channels": 3,
    "classes": 1,
    "activation": None,
    "upsampling": 4,
    "aux_params": None
}

Model metrics

[More Information Needed]

Dataset

Dataset name: [More Information Needed]

More Information

This model has been pushed to the Hub using the PytorchModelHubMixin

Как запустить

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

GPU в ailist

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

Нельзя запустить

Архитектура ? неизвестна transformers в образе рантайма.

Ревизия весов
c82bc18

0 моделей