TinyEdgeDet-μ — компактный безанкерный детектор для поиска объектов 28 общих классов на изображениях низкого разрешения во встроенных и периферийных системах.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
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.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
Rochana09 разработала TinyEdgeDet-μ — микромасштабный безанкерный детектор объектов для встроенных систем и периферийных устройств. Модель принимает цветные изображения размером 192×192 пикселя и обнаруживает объекты 28 общих классов, включая людей, автомобили, собак и стулья.
Модель предназначена для компактных сценариев компьютерного зрения на периферийных устройствах. В репозитории указан формат ONNX, а также веса PyTorch .pt для дообучения под пользовательские задачи. Лицензия — Apache-2.0.
Входное разрешение ограничено 192×192 пикселями, а готовая модель рассчитана на 28 общих классов; качество на пользовательских классах потребует дообучения.
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
A micro-scale anchor-free object detector designed for embedded vision edge targets ($192\times192$ resolution, 28 general classes).
.pt weights included for custom fine-tuning.На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · pytorch
В репозитории нет config.json: не понять архитектуру модели.