vit_pe_core_small_patch16_384.fb
Компактный визуальный энкодер ViT для извлечения признаков из изображений.
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
vit_pe_core_small_patch16_384.fb — модель зрения из семейства Perception Encoder, опубликованная PyTorch Image Models (timm). Это компактная версия визуального энкодера на базе Vision Transformer (ViT), предназначенная для извлечения признаков из изображений. Модель содержит 23,8 млн параметров, использует патчи 16×16 и рассчитана на изображения с разрешением 384 пикселя.
Модель принимает изображения и выдаёт визуальные признаки, которые можно использовать как представления для последующих задач компьютерного зрения. Репозиторий предоставляет веса PyTorch и safetensors; модель доступна по лицензии Apache-2.0. Веса timm из этой коллекции не работают с оригинальным кодом моделирования Perception Encoder.
Сценарии применения
- получение признаковых векторов изображений для дальнейшей обработки
- подготовка представлений изображений для поиска по визуальному содержимому
- извлечение признаков для пользовательского классификатора изображений
Ограничения
Модель предназначена для извлечения визуальных признаков и сама по себе не является диалоговой или генеративной моделью. Веса из коллекции timm не работают с оригинальным кодом моделирования Perception Encoder.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
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
- 255fa76