Характеристики

Контекст: 1 024 токена
Параметры: 6,3 млн
Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: detr · dense
Базовая модель: detr-resnet-50-dc5
Библиотека: transformers
Опубликована: 23 авг 2024

Ссылки

230824-detr-segment-detect-unmasked

Поиск объектовИзображение → bounding_boxes3 профессии

Дообученная на неизвестном наборе данных модель DETR с ResNet-50 для обнаружения и локализации объектов на изображениях.

46скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены24 авг 2024

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

230824-detr-segment-detect-unmasked — модель обнаружения объектов на изображениях, созданная дообучением DETR с backbone ResNet-50 от Facebook. В карточке указано, что модель дообучена на наборе данных, название которого не приведено. Она предназначена для поиска и локализации объектов на изображениях; архитектура относится к семейству DETR, веса сохранены в формате safetensors.

Модель принимает изображения и выдаёт обнаруженные объекты с их расположением. Лицензия Apache-2.0 разрешает использование и распространение на её условиях. Карточка не содержит сведений о классах объектов, метриках качества или специальных ограничениях, поэтому пригодность для конкретного набора объектов следует проверять отдельно.

Сценарии применения

поиск и локализация объектов на изображениях
автоматическая разметка изображений рамками объектов
подсчёт объектов на изображении при подходящих классах модели

Ограничения

В README не описаны набор данных, классы объектов и результаты оценки, поэтому точность и область применимости модели неясны.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

IV.9Отраслевые задачиМедиа, журналистика, культура, архивы и игрыAI помогает создавать, искать, сохранять и персонализировать медиа, культурный и игровой контент.44 задачи14 938моделей IV.1Отраслевые задачиРитейл, электронная коммерция и fashion-techAI помогает управлять ассортиментом, покупательским опытом и эффективностью торговых операций.29 задач5 934модели II.8Разработка и данныеИнженерия данных и аналитикаAI помогает готовить надёжные данные и превращать их в понятную аналитику.22 задачи23 488моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

230824-detr-segment-detect-unmasked

This model is a fine-tuned version of facebook/detr-resnet-50-dc5 on the None 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
training_steps: 50000
mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Framework versions

Transformers 4.44.2
Pytorch 2.3.1+cu121
Datasets 2.21.0
Tokenizers 0.19.1

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: 9cc6d1f