GPT
הוספת כלי
Y

yolos-fashionpedia

קוד פתוח

valentinafevumit2022-11-17

  • transformers
  • pytorch
  • yolos
  • object-detection
  • YOLOS

מודל זיהוי אובייקטים ייעודי לעולם האופנה, שמזהה בגדים ואביזרים בתמונות. הוא שוקל רק 117 מגה בייט, כך שאפשר להרים אותו מקומית בלי לגעת בתשתיות כבדות.

  • 117 MBמשקל הקבצים
  • 9,711הורדות בחודש
  • 146לייקים
  • 12שכבות

מה זה

מדובר בהתאמה של YOLOS לזיהוי פריטי לבוש על בסיס מערך הנתונים Fashionpedia. המודל מזהה רשימה ארוכה של פריטים, החל מחולצות, מכנסיים, שמלות וז'קטים, ועד לפרטים קטנים בהרבה כמו רוכסנים, כפתורים, כיסים, צווארונים ואבזמים.

בגודל של 117 מגה בייט עם 12 שכבות, הוא קל מאוד ביחס למודלי ראייה ממוחשבת מודרניים. המטרה כאן היא לתת מענה ממוקד לקטלוג בגדים ברמת דיוק גרנולרית, משהו שמודלים כלליים של זיהוי אובייקטים כמו אלה שאומנו על COCO פשוט מפספסים, כי הם נעצרים ברמת האדם השלם ולא יורדים לפרטי הבגד.

מתאים ל

  • תיוג אוטומטי לאתרי אופנה

    זיהוי אוטומטי של סוגי בגדים כמו חצאיות, חולצות ונעליים מתוך תמונות קטלוג.

  • חיתוך פריטים מתמונות

    איתור התיחום של פריטי לבוש בתמונות משתמשים כדי לחלץ אותם אוטומטית.

  • פירוק תכונות בגד

    זיהוי אלמנטים משניים בבגד, כמו צווארונים, שרוולים או כיסים, לצורכי סינון.

איפה זה נופל

הכרטיס לא כולל מדדי ביצועים רשמיים, כך שאין ציוני דיוק כמו mAP שמעידים על טיב הזיהוי בפועל. בנוסף, חלוקת הקטגוריות כוללת פריטים זעירים כמו חרוזים או ניטים לצד בגדים שלמים, ולא בטוח עד כמה מודל בגודל כזה מדויק בפרטים הקטנים ברזולוציות שונות. המידע זמין באנגלית בלבד, וצריך לבדוק אותו עצמאית על התמונות שלכם לפני שסומכים עליו.

שאלות
נפוצות

איזה סוגי פריטים המודל יודע לזהות?

הוא מאומן על 46 קטגוריות שונות מתוך Fashionpedia. זה כולל פריטי לבוש שלמים כמו חליפות, שמלות ומעילים, אביזרים כמו משקפיים, שעונים ותיקים, וגם חלקי בגד קטנים כמו צווארונים, אבזמים ורוכסנים.

האם חובה להשתמש בכרטיס מסך כדי להריץ אותו?

לא, המשקל שלו הוא 117 מגה בייט בלבד. אפשר להריץ אותו ישירות על מעבד של מחשב נייד או שרת בסיסי בלי בעיה, אם כי לביצועים מהירים בעומס גבוה כדאי להשתמש במאיץ גרפי קל.

איך מריצים

אתם טוענים אותו ישירות דרך ספריית transformers בתוך פייתון. בגלל שהמשקל הכולל עומד על 117 מגה בייט בדיוק float32, אין שום צורך בחומרת שרתים יקרה. אפשר להריץ אותו בקלות על מעבד רגיל במחשב פיתוח או במכונה וירטואלית זולה, ומעבד גרפי בסיסי יספיק כדי לקבל זמני תגובה מהירים מאוד.

אם אתם צריכים לנתח תמונות בודדות מדי פעם, אין סיבה לשלם על API חיצוני. המודל קטן מספיק כדי לשבת ישירות בקוד שלכם בלי לנהל תלויות מורכבות.

from transformers import pipeline

pipe = pipeline("object-detection", model="valentinafevu/yolos-fashionpedia")
print(pipe("שלום"))

הקבצים

5 קבצים במאגר, 117 MB סך הכול. הקישורים מובילים ישירות ל־Hugging Face.

הרישיון

רישיון MIT חופשי ופשוט. מותר להשתמש בו לצרכים מסחריים, לשנות את הקוד ולשלב אותו במוצרים סגורים בלי לשלם תמלוגים. התנאי היחיד הוא שמירת הודעת זכויות היוצרים המקורית בתוך הקוד או ההפצה שלכם.

  • שימוש מסחרי
  • שינוי הקוד
  • הפצה מחדש

הרישיון המלא בעמוד המודל ↗