Vit Cat Dog Panda
Fine-tuned google/vit-base-patch16-224 для классификации изображений на три класса: cat, dog, panda.
Model source
- Kind
- Other
- File size
- 327 MB
- Base model
- google/vit-base-patch16-224
- Version
- vRevision d06e2ac
- Updated
- Sep 28, 2026
- Downloads
- 0
- Source
- Hugging Face
Source description
ViT cat / dog / panda
Fine-tuned google/vit-base-patch16-224 для классификации
изображений на три класса: cat, dog, panda.
Это веса для проекта vit-image-classifier.
Модель = кастомный patch embedding + предобученный энкодер ViT + голова-классификатор
на [CLS] токене. Стратегия дообучения: linear_probe.
- Validation accuracy: 0.9978
- Классы (порядок индексов): cat, dog, panda
- Вход: изображение RGB, нормализация mean=std=0.5, размер 224×224 → тензор
(B, 3, 224, 224).
Файлы
linear_probe_best.pt— чекпойнт PyTorch (torch.save) со словарём:model_state,class_names,model_name,strategy,epoch,val_acc.
Использование
from huggingface_hub import hf_hub_download
from src.config import Config
from src.inference import Predictor
path = hf_hub_download(repo_id="A11Sunday/vit-cat-dog-panda", filename="linear_probe_best.pt")
predictor = Predictor(Config(), path)
print(predictor.predict(image)) # {"cat": ..., "dog": ..., "panda": ...}
Запуск демо целиком (Gradio) — см. README проекта.
Sources
1 source
Sources
1 sourceVerified Sep 28
Model artifacts
1 artifact
Model artifacts
1 artifactSource excerpts
2 excerpts
Source excerpts
2 excerpts--- license: mit tags: - image-classification - vision-transformer - pytorch library_name: pytorch pipeline_tag: image-classification base_model: google/vit-base-patch16-224 --- # ViT cat / dog / panda Fine-tuned [`google/vit-base-patch16-224`](https://huggingface.co/google/vit-base-patch16-224) для классификации изображений на три класса: **cat, dog, panda**. Это веса для проекта [vit-image-classifier](https://github.com/VllSunday/vit-image-classifier). Модель = кастомный patch embedding + предобученный энкодер ViT + голова-классификатор на `[CLS]` токене. Стратегия дообучения: `linear_probe`. - **Validation accuracy:** 0.9978 - **Классы (порядок индексов):** cat, dog, panda - **Вход:** изображение RGB, нормализация mean=std=0.5, размер 224×224 → тензор `(B, 3, 224, 224)`. ## Файлы - `linear_probe_best.pt` — чекпойнт PyTorch (`torch.save`) со словарём: `model_state`, `class_names`, `model_name`, `strategy`, `epoch`, `val_acc`. ## Использование ```python from huggingface_hub import hf_hub_download from src.config import Config from src.inference import Predictor path = hf_hub_download(repo_id="A11Sunday/vit-cat-dog-panda", filename="linear_probe_best.pt") predictor = Predictor(Config(), path) print(predictor.predict(image)) # {"cat": ..., "dog": ..., "panda": ...} ``` Запуск демо целиком (Gradio) — см. README проекта.
Source context: 0 downloads · 1 likes · Pipeline image-classification · Library pytorch · Repo A11Sunday/vit-cat-dog-panda
