/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Параметры
6,3 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
detr · dense
Базовая модель
detr-resnet-50
Опубликована
11 сен 2023

pokemon-cards-detection

Поиск объектовИзображение → bounding_boxes3 профессии

Дообученная DETR-модель для обнаружения и локализации объектов на изображениях покемон-карт.

161скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены15 сен 2023

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Matthieu68857/pokemon-cards-detection — модель обнаружения объектов, дообученная на базе facebook/detr-resnet-50. Она использует архитектуру DETR с ResNet-50 и предназначена для поиска и локализации объектов на изображениях покемон-карт с помощью ограничивающих рамок. Модель представлена в формате PyTorch, содержит 6,3 млн параметров и имеет лицензию Apache-2.0.

Карточка сообщает о дообучении на неизвестном наборе данных, но не приводит подробностей о классах объектов, качестве оценки или конкретных ограничениях. Поэтому пригодность модели для других типов изображений и сценариев, помимо обнаружения покемон-карт, не подтверждена.

Сценарии применения

  • поиск покемон-карт на изображении
  • обнаружение и локализация объектов на скане карты
  • автоматический разбор фотографий покемон-карт

Ограничения

Сведения о классах объектов, обучающем наборе и результатах оценки отсутствуют; надёжность на изображениях, отличных от покемон-карт, не подтверждена.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

detr-resnet-50_finetuned_cppe5

This model is a fine-tuned version of facebook/detr-resnet-50 on an unknown dataset.

Model description

More information needed

Intended uses & limitations

More information needed

Training and evaluation data

More information needed

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

  • learning_rate: 1e-05
  • train_batch_size: 1
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: linear
  • num_epochs: 50

Training results

Framework versions

  • Transformers 4.33.1
  • Pytorch 2.0.1
  • Datasets 2.14.5
  • Tokenizers 0.13.3

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · object-detection

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
DetrForObjectDetection
Ревизия весов
54330f9

0 моделей