Характеристики

Контекст: 1 024 токена
Параметры: 6,3 млн
Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: detr · dense
Опубликована: 29 янв 2023

Ссылки

Hugging Face

detr-resnet-50_finetuned_cppe5

devonho

Поиск объектовИзображение → bounding_boxes

Дообученная на cppe-5 модель DETR обнаруживает объекты, связанные со средствами индивидуальной защиты, на изображениях.

292скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены31 янв 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

Это модель обнаружения объектов на изображениях, дообученная разработчиком devonho на базе facebook/detr-resnet-50 на наборе данных cppe-5. Она использует архитектуру DETR для поиска и классификации объектов, относящихся к классам этого набора данных, и может применяться для анализа изображений в сценариях, связанных со средствами индивидуальной защиты. Репозиторий содержит веса PyTorch; число параметров по метаданным — 6,3 млн.

Модель подходит для локального распознавания объектов на изображениях и прототипирования систем визуального контроля. Лицензия — Apache-2.0. Карточка не приводит оценки качества, перечня классов или подробных ограничений; результаты вне распределения cppe-5 могут быть ненадёжными.

Сценарии применения

поиск средств индивидуальной защиты на изображениях
визуальная проверка наличия защитной экипировки
разметка изображений для набора данных cppe-5

Ограничения

Карточка не содержит результатов оценки и подробного описания классов. Модель дообучена на cppe-5, поэтому её надёжность на других типах изображений и объектах не подтверждена.

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 the cppe-5 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: 8
eval_batch_size: 8
seed: 42
optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
lr_scheduler_type: linear
num_epochs: 100
mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Framework versions

Transformers 4.25.1
Pytorch 1.13.0+cu117
Datasets 2.8.0
Tokenizers 0.13.2

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: a6b19af