wd-tagger-heatmap-more-models

מה זה

אתם מעלים תמונה, בוחרים מודל מתוך חמישה מודלים מסדרת SmilingWolf v3 וקובעים סף ביטחון בעזרת סליידר שמוגדר כברירת מחדל על 0.35. הממשק מעבד את הנתונים ומפיק מפות חום בגלריה או ברשת, לצד שדות טקסט של כותרת, תגיות, דירוג, דמות ותגיות כלליות.

מתחת למכסה המנוע רצים מודלים מוכרים מתחום תיוג האנימה והאיור, כולל convnext, swinv2, vit, vit-large ו־eva02-large. במקום לקבל רק רשימת מילים יבשה, הטכניקה כאן מפרקת את שכבות תשומת הלב של המודל ומציגה בצבע בדיוק מה הוביל לזיהוי של כל פריט, דמות או מאפיין בתמונה.

מתאים ל

• בדיקת הזיהוי של תגיות

  רואים בדיוק אילו פיקסלים בתמונה גרמו למודל לחשוב שיש בה חפץ או דמות מסוימת.

• השוואת מודלים מאותה משפחה

  מריצים את אותה תמונה על convnext לעומת eva02 ובודקים מי מהם מתמקד באזורים הנכונים.

• ניפוי שגיאות בדאטהסטים

  מאתרים תיוגים שגויים ומבינים אם המודל התבלבל בגלל הרקע או בגלל הדמות עצמה.

איפה זה נופל

הכלי לא נועד לתיוג מהיר של כמויות גדולות של קבצים, והוא מיועד לתמונה אחת בכל הרצה. החומרה החלשה גורמת לעיבוד איטי, כך שלא כדאי לבנות עליו לבדיקות בזמן אמת. בנוסף, חמשת המודלים מותאמים לסגנון איור ואנימה, ואם תעלו צילום מציאותי רגיל תקבלו מפות חום ותיוגים שלא משקפים את המציאות.

איך משתמשים

גוררים תמונה לתיבת הקלט או בוחרים מתוך דוגמאות מוכנות שנטענות מראש בתיקיית המערכת. בוחרים את המודל הרצוי מהרשימה, מכוונים את הסף אם רוצים, ולוחצים על Submit. אין צורך להירשם או להתחבר.

האפליקציה רצה על חומרת מעבד בסיסית, cpu-basic. חישוב מפות חום למודלים כבדים כמו vit-large או eva02 על מעבד פשוט לוקח זמן ומורגש בכל פעולה, במיוחד אם מריצים תמונות ברזולוציה גבוהה.

הרישיון

קוד הפרויקט מופץ תחת רישיון mit, שמאפשר שימוש חופשי, שינוי והפצה כולל שימוש מסחרי. הממשק מוגדר ללא מעקב וניתוח נתונים, אבל הקבצים שאתם מעלים עוברים דרך השרת שעליו רץ המרחב.

• שימוש מסחרי
• שינוי הקוד
• הפצה מחדש

הרישיון המלא ב־Hugging Face ↗