Skip to content

Models Native image classification

Jump to bottom
Mike edited this page May 28, 2026 · 1 revision

Models Native image-classification

Режим: Native. Категория: Image classification / классификация изображений.

Всего моделей: 6.

MobileNet V2

Поле Значение
Название onnx-community/mobilenet_v2_1.0_224
Label MobileNet V2
Категория Image classification / классификация изображений
Runtime/backend native / onnxruntime / onnx
Вес 0.02 GB catalog size, ~25 MB disk/cache
Параметры не указаны
Минимальные требования tiny - очень слабое железо, CPU/WASM или небольшой GPU; disk >= 25 MB; memory/VRAM около 160 MB; CPU или доступный ONNX provider
Оптимальные требования cuda, directml, coreml, cpu; желательно 672 MB+ свободной VRAM/RAM и 537 MB+ disk cache
HF link onnx-community/mobilenet_v2_1.0_224
Доступные quantizations q8
Краткое описание Native ONNX Runtime pipeline candidate.
Best in image-classification

convnext tiny 224

Поле Значение
Название Xenova/convnext-tiny-224
Label convnext tiny 224
Категория Image classification / классификация изображений
Runtime/backend native / onnxruntime / onnx
Вес 0.09 GB catalog size, ~90 MB disk/cache
Параметры не указаны
Минимальные требования tiny - очень слабое железо, CPU/WASM или небольшой GPU; disk >= 90 MB; memory/VRAM около 256 MB; CPU или доступный ONNX provider
Оптимальные требования cuda, directml, coreml, cpu; желательно 768 MB+ свободной VRAM/RAM и 602 MB+ disk cache
HF link Xenova/convnext-tiny-224
Доступные quantizations auto
Краткое описание known browser-ready provider
Best in image-classification

mobilenetv4 conv small.e2400 r224 in1k

Поле Значение
Название onnx-community/mobilenetv4_conv_small.e2400_r224_in1k
Label mobilenetv4 conv small.e2400 r224 in1k
Категория Image classification / классификация изображений
Runtime/backend native / onnxruntime / onnx
Вес 0.09 GB catalog size, ~90 MB disk/cache
Параметры не указаны
Минимальные требования tiny - очень слабое железо, CPU/WASM или небольшой GPU; disk >= 90 MB; memory/VRAM около 256 MB; CPU или доступный ONNX provider
Оптимальные требования cuda, directml, coreml, cpu; желательно 768 MB+ свободной VRAM/RAM и 602 MB+ disk cache
HF link onnx-community/mobilenetv4_conv_small.e2400_r224_in1k
Доступные quantizations auto
Краткое описание known browser-ready provider
Best in image-classification

swin tiny patch4 window7 224

Поле Значение
Название Xenova/swin-tiny-patch4-window7-224
Label swin tiny patch4 window7 224
Категория Image classification / классификация изображений
Runtime/backend native / onnxruntime / onnx
Вес 0.09 GB catalog size, ~90 MB disk/cache
Параметры не указаны
Минимальные требования tiny - очень слабое железо, CPU/WASM или небольшой GPU; disk >= 90 MB; memory/VRAM около 256 MB; CPU или доступный ONNX provider
Оптимальные требования cuda, directml, coreml, cpu; желательно 768 MB+ свободной VRAM/RAM и 602 MB+ disk cache
HF link Xenova/swin-tiny-patch4-window7-224
Доступные quantizations auto
Краткое описание known browser-ready provider
Best in image-classification

vit base patch16 224 in21k

Поле Значение
Название Xenova/vit-base-patch16-224-in21k
Label vit base patch16 224 in21k
Категория Image classification / классификация изображений
Runtime/backend native / onnxruntime / onnx
Вес 0.09 GB catalog size, ~90 MB disk/cache
Параметры не указаны
Минимальные требования tiny - очень слабое железо, CPU/WASM или небольшой GPU; disk >= 90 MB; memory/VRAM около 256 MB; CPU или доступный ONNX provider
Оптимальные требования cuda, directml, coreml, cpu; желательно 768 MB+ свободной VRAM/RAM и 602 MB+ disk cache
HF link Xenova/vit-base-patch16-224-in21k
Доступные quantizations auto
Краткое описание known browser-ready provider
Best in image-classification

ViT base 224

Поле Значение
Название Xenova/vit-base-patch16-224
Label ViT base 224
Категория Image classification / классификация изображений
Runtime/backend native / onnxruntime / onnx
Вес 0.32 GB catalog size, ~330 MB disk/cache
Параметры не указаны
Минимальные требования small - ноутбук или небольшой GPU; disk >= 330 MB; memory/VRAM около 700 MB; CPU или доступный ONNX provider
Оптимальные требования cuda, directml, coreml, cpu; желательно 1212 MB+ свободной VRAM/RAM и 842 MB+ disk cache
HF link Xenova/vit-base-patch16-224
Доступные quantizations q8
Краткое описание Native ONNX Runtime pipeline candidate.
Best in image-classification

Clone this wiki locally