vit_pe_core_tiny_patch16_384.fb
Компактная Vision Transformer-модель timm для извлечения признаков и векторных представлений 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_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
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
- 29e4ebb