/ Модель

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Библиотека
timm
Опубликована
19 июл 2025

vit_pe_core_tiny_patch16_384.fb

Эмбеддинги изображенийИзображение → embedding4 профессии

Компактная Vision Transformer-модель timm для извлечения признаков и векторных представлений изображений.

954скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены19 июл 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

vit_pe_core_tiny_patch16_384.fb — визуальная модель из экосистемы timm, доступная через Hugging Face и предназначенная для извлечения признаков изображений. По названию модели, она использует архитектуру Vision Transformer (ViT) с конфигурацией Tiny, патчами 16×16 и входным разрешением 384 пикселя; суффикс fb является частью идентификатора варианта модели.

Модель подходит для построения векторных представлений изображений, визуального поиска, кластеризации, сравнения изображений и использования в качестве визуального энкодера в прикладных ML-пайплайнах. Метаданные указывают поддержку библиотек timm и Transformers, а также формат весов Safetensors.

Модель предназначена для извлечения признаков, а не для генерации текста или изображений. В предоставленных данных отсутствуют сведения о числе параметров, языках, длине контекста, исходном датасете и точности на конкретных бенчмарках. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • поиск похожих изображений
  • кластеризация изображений
  • сравнение визуального сходства
  • подготовка признаков для классификатора
  • индексация изображений в векторной базе

Ограничения

Модель предназначена для извлечения визуальных признаков и сама по себе не выполняет генерацию текста или изображений. В предоставленных данных нет сведений о точности, обучающих данных и поддерживаемых языках.

Для каких профессий подходит4

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 vit_pe_core_tiny_patch16_384.fb

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
29e4ebb

0 моделей