PG-COCO-ResNet50

Это классификационная модель от Pictograph Research на базе ResNet50. Обучена на COCO-CLS-5k (5 000 изображений), принимает вход 448×448 и поставляется в ONNX с FP32. В карточке указаны 55 классов и Accuracy 72.6%.

🔥 Ключевые особенности

• 📷 Архитектура ResNet50, формат ONNX, точность FP32.
• 🖼 Вход 448×448; 55 классов — от cat и dog до pizza, skateboarding и stop sign.
• 💻 Pictograph SDK сам выполняет пре- и постпроцессинг; есть вариант запуска через ONNX Runtime.
• ✅ Можно тестировать в браузере, вызывать hosted API или развернуть endpoint.
• ❌ Только некоммерческое использование; обучение на 5 000 изображений COCO-CLS-5k.

💻 Пример

from huggingface_hub import hf_hub_download
from pictograph import load_model, ClassificationModel

onnx = hf_hub_download("pictograph/pg-coco-resnet50", "pg-coco-resnet50.onnx")
config = hf_hub_download("pictograph/pg-coco-resnet50", "config.json")
model = load_model(onnx, config, task="classification")
result = model.predict("photo.jpg")
print(result.top.name, round(result.top.confidence, 3))

Подробнее

Accuracy 72.6%, F1 58.7%, Precision 60.7%, Recall 59.5%.
Вход 448×448, FP32 ONNX; обучение — 40 эпох, batch size 32, 5 000 изображений COCO-CLS-5k.
Лицензия разрешает только некоммерческое использование; список и порядок классов фиксированы в карточке.