/ Модель

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Библиотека
timm
Опубликована
26 дек 2024

sam2_hiera_large.fb_r1024_2pt1

Эмбеддинги изображенийИзображение → embedding3 профессии

Визуальный энкодер HieraDet из семейства SAM 2 для извлечения признаков изображений.

276скачиваний за 30 дней0лайковвеса 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 HieraDet из семейства SAM 2, опубликованные в библиотеке timm. Модель предназначена для извлечения признаков изображений и может служить визуальным компонентом в системах компьютерного зрения.

Карточка указывает вариант Hiera Large с настройкой fb_r1024_2pt1. Репозиторий содержит веса PyTorch и safetensors; лицензия — Apache-2.0. Данных о языковой поддержке и прикладной специализации нет.

Сценарии применения

  • извлечение визуальных признаков из изображений
  • подготовка признаков изображений для downstream-моделей компьютерного зрения
  • использование энкодера SAM 2 в экспериментальных визуальных пайплайнах

Ограничения

В репозитории указаны только веса энкодера изображений HieraDet, а не полная модель SAM 2 с декодером сегментации. Карточка не описывает качество, контекст применения или ограничения обучения.

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

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · timm · image-feature-extraction

Можно запустить

Подбираем GPU…

Ревизия весов
34c3442

0 моделей