Weights from https://github.com/ServiceNow/seasonal-contrast, adapted to only extract the encoder.
resnet18_sentinel2_rgb_seco
Энкодер ResNet-18 от TorchGeo извлекает признаки из RGB-изображений Sentinel-2 для геопространственного анализа.
319скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены29 сен 2026
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 энкодера ResNet-18 для извлечения признаков из спутниковых изображений Sentinel-2 в RGB. Репозиторий опубликован TorchGeo и содержит веса в формате PyTorch; по README модель адаптирована для использования только энкодера. Карточка Hugging Face относит её к классификации изображений и геопространственным задачам.
Модель можно использовать для получения визуальных признаков RGB-снимков Sentinel-2 как этапа геопространственного анализа или построения классификатора. Лицензия Apache-2.0 разрешает использование на её условиях. Сведения о точном размере изображений и качестве на конкретных задачах в предоставленных данных отсутствуют.
Сценарии применения
- извлечение признаков из RGB-снимков Sentinel-2
- подготовка эмбеддингов спутниковых изображений для классификатора
- классификация геопространственных изображений
- использование энкодера в пайплайнах анализа спутниковых снимков
Ограничения
README не содержит сведений о датасете и метриках качества; входной режим описан как RGB, поэтому применимость к другим спектральным каналам не подтверждена.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
II.8Разработка и данныеИнженерия данных и аналитикаAI помогает готовить надёжные данные и превращать их в понятную аналитику.22 задачи23 488моделейII.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделейIV.8Отраслевые задачиГосударственное управление, правосудие и чрезвычайные ситуацииAI помогает улучшать государственные услуги, управление ресурсами, правосудие и реагирование на чрезвычайные ситуации.47 задач2 517моделей
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 · torchgeo · image-classification
В репозитории нет config.json: не понять архитектуру модели.
- Ревизия весов
- f0655f2