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laeta-bioclip-onnx
msilva/laeta-bioclip-onnx
laeta-bioclip-onnx is a zero-shot image classification model from msilva. Use it for the zero-shot image classification task on the model card, and read the license before you ship it in a product. It is set up for onnx. The card lists the license as mit.
Torre visual de BioCLIP-2 (ViT-L/14) exportada a ONNX y cuantizada a int8 (~293 MB) para correr en el navegador (ONNX Runtime Web), dentro de la PWA aranaderincon.manuelsilva.cl.
Access
Public
Updated Aug 6, 2026
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306 MB
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.onnx306 MB · 100%
At a glance
- Task
- Zero-Shot Image Classification
- Library
- onnx
- License
- mit
- Access
- Public
- Created
- Aug 6, 2026
- Updated
- Aug 6, 2026
- SHA
- e7d885c6
Model card
From the Hugging Face model README
laeta-bioclip-onnx — encoder de imagen del detector de araña de rincón
Torre visual de BioCLIP-2 (ViT-L/14) exportada a ONNX y cuantizada a int8 (~293 MB) para correr en el navegador (ONNX Runtime Web), dentro de la PWA aranaderincon.manuelsilva.cl.
La foto nunca sale del teléfono: el modelo se descarga una vez y toda la inferencia es local.
Cómo funciona
Clasificación zero-shot. El encoder produce un embedding L2-normalizado de 768-d que se compara
por producto punto contra los vectores de texto precalculados de las 26 clases
(text_embeddings.json), seguido de softmax. No se entrena con fotos de arañas: se midió que
entrenar con fotos chilenas de iNaturalist mejora en iNaturalist y empeora en otra fuente
(ROC 0.79 vs 0.93 sobre ejemplares de museo).
Archivos
| Archivo | Qué es |
|---|---|
image_encoder.onnx | Torre visual de BioCLIP-2, int8. Entrada pixel_values [N,3,224,224], salida image_embedding [N,768] (ya normalizada). |
text_embeddings.json | 26×768 vectores de texto de las clases + logit_scale. |
labels.json | Nombres científicos/comunes, target_index y umbrales calibrados (🔴 0.9012 / 🟡 0.0458). |
Preprocesamiento: center-crop a 224 y normalización OpenCLIP
(mean [0.4815, 0.4578, 0.4082], std [0.2686, 0.2613, 0.2758]).
Aviso
Estimación automática, no un diagnóstico. Nunca afirma que una araña sea inofensiva. Código y mediciones: github.com/msilvav/laeta.
- Task
- Zero-Shot Image Classification
- Library
- onnx
- License
- mit
- Created
- Aug 6, 2026
- Updated
- Aug 6, 2026