/ Модель

Характеристики

Лицензия
Своя лицензия
Архитектура
rt_detr_v2 · dense
Базовая модель
rtdetr_v2_r50vd
Библиотека
transformers
Опубликована
26 июл 2026

rtdetr-v2-r50-fire-smoke

Поиск объектовИзображение → bounding_boxes3 профессии

Детектор FireViewer на основе RT-DETRv2 для обнаружения видимого дыма и пламени на RGB-изображениях.

169скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены10 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

Модель fireviewer/rtdetr-v2-r50-fire-smoke — двухклассовый детектор видимого дыма и пламени на изображениях, созданный FireViewer на основе RT-DETRv2-R50 от PekingU и дообученный на наборе fireviewer/fire-smoke-detection-corpus-v1. Она принимает RGB-изображения с соответствующей конфигурацией и предобработкой и возвращает рамки обнаруженных объектов с оценками уверенности: smoke_visible и flame_visible.

Модель предназначена для воспроизводимой оценки и сравнения детекторов, а также как консервативный справочный вариант с меньшим числом ложных тревог. В независимой оценке на 512 изображениях показатель COCO mAP50:95 составил 0,3502; результаты для дыма и пламени различались, а опубликованный порог 0,02 относится только к протоколу оценки и не является рабочим порогом. Модель не определяет координаты, периметр или источник пожара и не должна самостоятельно использоваться для принятия экстренных решений; результаты требуют проверки человеком и внешней валидации на разных событиях и камерах.

Карточка допускает исследовательское и оценочное применение, а также коммерческий инференс на условиях лицензии чекпойнта с указанием авторства. Лицензия чекпойнта отдельна от лицензии Apache-2.0 базовой модели и прав на обучающие данные; перераспространение весов, включая преобразованные или встроенные, не разрешено.

Сценарии применения

  • обнаружение видимого дыма на изображениях
  • обнаружение видимого пламени на изображениях
  • оценка и сравнение детекторов пожара
  • анализ изображений с камер наблюдения для последующей проверки человеком

Ограничения

Оценка на 512 изображениях преимущественно отражает набор D-Fire и не заменяет внешнюю проверку на разных событиях и камерах; порог 0,02 специфичен для опубликованного протокола и не является операционным. Детекции не подтверждают координаты, периметр или отсутствие пожара и требуют проверки человеком.

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

FireViewer RT-DETRv2-R50 Fire/Smoke

Quick card

FieldReference
UseInspect the historical visible smoke/flame reference detector.
Expected inputRGB images using the matching RT-DETR configuration and preprocessing.
ExampleAn image → scored visible smoke/flame boxes.
LimitsRecorded benchmark mAP is not current runtime promotion or geographic/fire-origin evidence. Checkpoint redistribution restrictions remain applicable.
ContractPinned artifact access · Evaluation protocol

Choose a variant · Resource navigation · Update log

Two-class visible smoke/flame detector based on PekingU/rtdetr_v2_r50vd.

Status

Conservative historical/reference detector. On the retained independent FireViewer benchmark, COCO mAP50-95 is 0.3502. It remains useful as a reproducible comparator and lower-false-alarm operating reference; public availability does not mean current runtime promotion.

Intended use and limits

Research, evaluation and permitted commercial inference under the checkpoint terms. This model does not determine geographic coordinates, hidden fire origin, a fire perimeter or an emergency decision. Outputs must retain scores/provenance and remain subject to human review.

Rights

The upstream base model is Apache-2.0. FireViewer checkpoint terms are separate from upstream code/base rights and from source-specific training-data rights. The checkpoint licence permits the stated uses with attribution and does not grant redistribution, including converted or embedded weights. Read it alongside rights and attribution before reuse.

Reproducibility and artifact access

from huggingface_hub import hf_hub_download

path = hf_hub_download(
    repo_id="fireviewer/rtdetr-v2-r50-fire-smoke",
    repo_type="model",
    revision="b16bc79df05a69bfd90a7130d77fdbbd0d556465",
    filename="model.safetensors",
)

Hub artifact SHA-256 for model.safetensors: 75aa67a0ed2411d15fd14886932ab18ffa409666ac7b80bf285efb3224e083e0. This identity was read from Hub metadata; the weights were not downloaded or rehashed during the documentation review.

The example downloads a pinned artifact; it does not execute or qualify inference. Preserve the matching configuration, labels, preprocessing and runtime dependencies from that revision. Keep raw outputs, scores, model revision and source provenance when integrating with fireviewer-vision-runtime.

Base revision: 282494075698cab9faa1096ae26856890030c817. Training provenance retains historical source-manifest hashes; do not assume that the current strict corpus revision was used by this older training run. Labels are 0: smoke_visible, 1: flame_visible; use the matching configuration and image processor.

Recorded benchmark results

MetricResult
COCO mAP50:950.3502
COCO mAP500.6332
Smoke / flame AP50:950.4544 / 0.2459
Calibrated holdout precision / recall / F10.7385 / 0.4507 / 0.5598
Calibrated holdout negative-image false-alarm rate0.0435

Values are rounded from the retained report. COCO AP and calibrated holdout metrics cover different parts of the protocol described below.

Independent evaluation protocol and limits

Published independent report: 512 images from Hajorda/flameye-wildfire-detection, test, revision 361a3dea8b877482af9f4ed80eff77ffd39926ef. The retained common protocol uses 129 calibration images and 383 holdout images; its selection is dominated by D-Fire (508/512). Zero exact training overlap is a reported hash-based check, not proof of no semantic or domain overlap.

Evaluated model revision: c177a12ccd9f0ed1c0ddadbc3e7ad2ac56ae0218. The report-calibrated score threshold is 0.02; it is specific to this protocol and is not an operational threshold. COCO AP over the 512-image selection and F1 on the calibrated holdout are different measurements. Do not compare them with RF-DETR training-validation scores or DINOv3 pointing metrics.

The report does not contain an explicit execution timestamp. Its original revision is the evidence reference; a documentation review date is not a new evaluation date. Multi-event and multi-camera external validation remains necessary.

Sensitive results require human validation. No image detection establishes geographic coordinates, a measured perimeter, absence of fire or future propagation.

Documentation and revision

Card updated in English on 5 October 2026, from the public repository at b16bc79df05a69bfd90a7130d77fdbbd0d556465 and its retained reports. This update checks documentation, repository metadata and small evidence files; it does not rerun training, inference, dataset payload verification or device qualification. Historical receipts keep their original dates, revisions and scope. Earlier README hashes in artifact manifests refer to those earlier releases.

The association FIRE-VIEWER provides administrative and financial stewardship for resources under its control. Technical governance is maintainer-led. Upstream, source-specific and pre-association rights remain separate; repository placement does not transfer ownership or grant additional rights.

Project documentation · Institutional website. Contact: contact@fire-viewer.fr.

Likes are always welcome! ❤️ If these resources help you, a little heart makes our day and helps others discover the work. Thank you!

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
RTDetrV2ForObjectDetection
Ревизия весов
a48813e

0 моделей