ViT-модель watersplash для классификации фотографий отходов по 12 категориям, включая пластик, бумагу, стекло и батареи.
423скачиваний за 30 дней7лайковвеса обновлены11 мар 2024
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
watersplash/waste-classification — модель компьютерного зрения, разработанная watersplash и дообученная для классификации изображений отходов. Она построена на архитектуре Vision Transformer (ViT), содержит 113,2 млн параметров и использует библиотеку Transformers. Модель относит изображение к одной из 12 категорий: батареи, биоотходы, сухая трава, картон, одежда, зелёное стекло, металл, бумага, пластик, обувь, смешанный мусор и белое стекло.
Модель предназначена для автоматической сортировки отходов по фотографиям и может использоваться в прототипах систем раздельного сбора и анализа мусора. В карточке заявлена точность 98%, но методика оценки и тестовый набор не описаны. Веса опубликованы в формате safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.
Сценарии применения
классификация отходов по фотографии
распознавание пластика, бумаги и картона на снимке
определение типа стекла среди отходов
распознавание батарей и металлического мусора
сортировка изображений отходов для прототипа системы раздельного сбора
Ограничения
Заявленная точность 98% приведена без описания тестового набора и методики оценки; качество на других типах изображений не установлено. Лицензия в предоставленных данных не указана.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель