metadata

license: apache-2.0
library_name: transformers
pipeline_tag: image-classification

body_type

Эта модель дообучена на microsoft/resnet-50 с помощью датасета, который содержит фотографии мужчин разных телосложений. Модель может определяет являетесь ли вы качком, скуфом, дрищом или просто нормальным.

Запуск модели

import torch
from PIL import Image
from transformers import ResNetForImageClassification, AutoImageProcessor

processor = AutoImageProcessor.from_pretrained("glazzova/body_type")
model = ResNetForImageClassification.from_pretrained('glazzova/body_type')
image = Image.open('your_pic.jpeg')
inputs = processor(image, return_tensors="pt")

with torch.no_grad():
    logits = model(**inputs).logits

# model predicts one of the 4 classes
predicted_label = logits.argmax(-1).item()
print(model.config.id2label[predicted_label])