Image Classification
Transformers
TensorBoard
Safetensors
PyTorch
Russian
vit
huggingpics
Eval Results (legacy)
Instructions to use Poliandr/russian-cities with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- Transformers
How to use Poliandr/russian-cities with Transformers:
# Use a pipeline as a high-level helper from transformers import pipeline pipe = pipeline("image-classification", model="Poliandr/russian-cities") pipe("https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/hub/parrots.png")# pip install -U transformers accelerate # Load model directly from transformers import AutoImageProcessor, AutoModelForImageClassification processor = AutoImageProcessor.from_pretrained("Poliandr/russian-cities") model = AutoModelForImageClassification.from_pretrained("Poliandr/russian-cities", device_map="auto") - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
Update README.md
Browse files
README.md
CHANGED
|
@@ -22,7 +22,7 @@ language:
|
|
| 22 |
# russian-cities
|
| 23 |
|
| 24 |
|
| 25 |
-
Эта модель призвана распознавать картинки пяти наиболее известных городов России: Москвы, Санкт-Петербурга, Калининграда, Екатеринб
|
| 26 |
Модель обучена на 150 картинках для каждого города, найденных поисковой машиной по названию города.
|
| 27 |
|
| 28 |
|
|
|
|
| 22 |
# russian-cities
|
| 23 |
|
| 24 |
|
| 25 |
+
Эта модель призвана распознавать картинки пяти наиболее известных городов России: Москвы, Санкт-Петербурга, Калининграда, Екатеринбурга, Смоленска.
|
| 26 |
Модель обучена на 150 картинках для каждого города, найденных поисковой машиной по названию города.
|
| 27 |
|
| 28 |
|