vit_pe_spatial_small_patch16_512.fb
Небольшая Vision Transformer-модель timm для извлечения пространственных признаков из изображений размером 512 пикселей.
992скачиваний 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_spatial_small_patch16_512.fb — визуальная модель из библиотеки timm, предназначенная для извлечения признаков из изображений. В метаданных Hugging Face она классифицируется с pipeline-тегом image-feature-extraction и поддерживает использование через экосистему PyTorch и Transformers.
По названию модели можно определить архитектурное семейство Vision Transformer (ViT), вариант Small с размером входного изображения 512 и патчами 16×16. Модель предназначена для получения векторных или пространственных представлений изображений, которые могут использоваться в downstream-задачах компьютерного зрения, включая поиск похожих изображений, классификацию и построение мультимодальных систем.
Модель не является генеративной и не предназначена для распознавания или генерации текста, речи либо изображений. Подробности о наборе данных, точных параметрах, поддерживаемых форматах входа и показателях качества в доступных материалах отсутствуют. Лицензия Apache-2.0 разрешает использование, модификацию и распространение с соблюдением её условий.
Сценарии применения
- поиск визуально похожих изображений
- извлечение признаков для классификации изображений
- индексация изображений в векторной базе
- создание компонентов компьютерного зрения
Ограничения
Модель предназначена для извлечения визуальных признаков и не является генеративной моделью или готовым классификатором. В доступной карточке нет сведений о данных обучения, точной численности параметров и метриках качества.
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
- bde8c2a