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.pth compatibles con timm + torch puro, sin dependencia de fastai.
Usados por el Space de GeoSpotter para inferencia en producción.convnext_tiny.fb_in22k) con cabeza custom (AdaptiveConcatPool + BN + Dropout)| Archivo | Descripción |
|---|---|
convnext_weights.pth | Pesos del modelo (115 MB) |
class_names.json | Lista de 45 clases en orden del clasificador |
1import timm, torch, json
2from huggingface_hub import hf_hub_download
3
4weights_path = hf_hub_download("JorjoPM/geospotter-convnext-weights", "convnext_weights.pth")
5classes_path = hf_hub_download("JorjoPM/geospotter-convnext-weights", "class_names.json")
6
7with open(classes_path) as f:
8 VOCAB = json.load(f)
9
10backbone = timm.create_model("convnext_tiny.fb_in22k", pretrained=False, num_classes=0, global_pool="")
11# Añadir cabeza y cargar state_dict según app.py del Space