Model card for aimv2_large_patch14_224.apple_pt_dist
timm compatible AIM-v2 (https://huggingface.co/papers/2411.14402) image encoder weights from https://huggingface.co/apple/aimv2-large-patch14-224-distilled
Характеристики
- Лицензия
- apple-ascl
- Библиотека
- timm
- Опубликована
- 31 дек 2024
Ссылки
aimv2_large_patch14_224.apple_pt_dist
Визуальный энкодер AIM-v2 для извлечения признаков из изображений в задачах компьютерного зрения.
144скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены21 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 веса визуального энкодера AIM-v2 Large Patch14 224, опубликованные в формате, совместимом с библиотекой timm. Модель предназначена для извлечения признаковых представлений из изображений, которые можно использовать в последующих задачах компьютерного зрения.
Веса доступны в PyTorch и safetensors. Указана лицензия apple-ascl. Карточка не приводит сведения о размере модели, обучении, поддерживаемых языках или конкретных ограничениях применения.
Сценарии применения
- извлечение признаков изображений для последующей классификации
- получение визуальных представлений для поиска похожих изображений
- подготовка эмбеддингов изображений для прикладных систем компьютерного зрения
Ограничения
Карточка не описывает обучение и результаты на бенчмарках; качество для конкретной задачи следует проверять отдельно. Модель является энкодером изображений и сама по себе не предназначена для генерации текста или изображений.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
IV.1Отраслевые задачиРитейл, электронная коммерция и fashion-techAI помогает управлять ассортиментом, покупательским опытом и эффективностью торговых операций.29 задач5 934моделиII.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделейIV.9Отраслевые задачиМедиа, журналистика, культура, архивы и игрыAI помогает создавать, искать, сохранять и персонализировать медиа, культурный и игровой контент.44 задачи14 938моделей
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · timm · image-feature-extraction
Подбираем GPU…
- Ревизия весов
- db26778