Характеристики
- Контекст
- 1 024 токена
- Параметры
- 6,3 млн
- Лицензия
- MIT
- Архитектура
- detr · dense
- Опубликована
- 1 авг 2024
Ссылки
cue-detr
CUE-DETR — DETR-модель для обнаружения cue points в музыкальных треках, предназначенных для диджейского сведения.
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
CUE-DETR — модель обнаружения объектов на основе архитектуры DETR, опубликованная командой ETH-DISCO. Она предназначена для оценки музыкальных cue points — меток фрагментов трека, которые диджей может использовать при сведении. Модель загружается как DETR для обнаружения объектов; конфигурация указывает на backbone ResNet-50 и один класс меток. Веса опубликованы в формате Safetensors, лицензия — MIT.
Для работы модель принимает изображение, поэтому музыкальный сценарий требует подготовки входных данных в соответствующее представление; сама модель не принимает аудио напрямую. Архитектура включает DETR с кодировщиком и декодировщиком, а размер, указанный в метаданных, — 6,3 млн параметров. Репозиторий команды также содержит инструменты для оценки cue points по аудиотрекам. Результаты и ограничения качества зависят от подготовки данных и порога обнаружения.
Сценарии применения
- оценка точек входа для сведения музыкальных треков
- подготовка cue points для DJ-сетов
- автоматическая разметка музыкальных фрагментов для сведения
Ограничения
Модель напрямую принимает изображения, а не аудио; аудиосценарий требует предварительной подготовки данных. Карточка и метаданные не сообщают количественных показателей качества.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Автор не опубликовал карточку модели.
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · object-detection
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- DetrForObjectDetection
- Ревизия весов
- caca89a