Характеристики

Контекст: 1 024 токена
Параметры: 6,3 млн
Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: detr · dense
Базовая модель: detr-resnet-50
Библиотека: transformers
Опубликована: 6 окт 2026

Ссылки

Hugging Face

furniture_use_data_full_finetuning

enryu0210

Поиск объектовИзображение → bounding_boxes

Дообученная на неизвестном наборе данных модель DETR для обнаружения объектов на изображениях.

148скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены6 окт 2026

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

enryu0210/furniture_use_data_full_finetuning — дообученная модель обнаружения объектов на основе facebook/detr-resnet-50, опубликованная пользователем enryu0210. Она предназначена для поиска объектов на изображениях и предсказания их классов и ограничивающих рамок; название репозитория указывает на мебельную тематику, однако README не подтверждает конкретные категории объектов или обучающие данные. Модель использует архитектуру DETR с ResNet-50 и распространяется в формате safetensors через Transformers.

Модель доступна по лицензии Apache-2.0. В карточке не приведены результаты оценки, подробности датасета или сведения о поддерживаемых классах, поэтому качество и область применения за пределами обнаружения объектов по изображениям не установлены.

Сценарии применения

поиск объектов и определение их рамок на изображениях
обнаружение объектов мебельной тематики, если они представлены в обучающих данных
разметка изображений ограничивающими рамками

Ограничения

README не раскрывает обучающий датасет, классы объектов и результаты оценки, поэтому качество и точную применимость к мебели нельзя подтвердить.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

furniture_use_data_full_finetuning

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: 8
eval_batch_size: 8
seed: 42
optimizer: Use OptimizerNames.ADAMW_TORCH_FUSED with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
lr_scheduler_type: linear
num_epochs: 100
mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Framework versions

Transformers 4.57.6
Pytorch 2.14.1+cu130
Datasets 5.0.1
Tokenizers 0.22.2

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers · object-detection

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры: DetrForObjectDetection
Ревизия весов: 199c1f9