Характеристики

Лицензия: Apache 2.0
Библиотека: transformers
Опубликована: 16 авг 2026

Ссылки

Hugging Face

localfirst-vision-detr

jz67

Поиск объектовИзображение → bounding_boxes

Набор детекторов DETR-ResNet-50 для поиска товаров и их выкладок на фотографиях полок и прилавков малого бизнеса.

0скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены16 авг 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

jz67/localfirst-vision-detr — набор детекторов объектов SMB Inventory Vision на базе DETR-ResNet-50. Модель предназначена для поиска товарных выкладок и отдельных товаров на фотографиях полок, столов и прилавков; вариант shelf использует 400 запросов для плотных сцен с товарами. Модель выдаёт ограничивающие рамки, а сопоставление объектов с SKU и распознавание текста выполняются отдельными этапами системы.

Это модель для инвентаризации в малом бизнесе, настроенная на сцены торговых полок и прилавков, а не универсальный детектор COCO. Она не предназначена для распознавания людей. Веса распространяются в формате safetensors через Transformers и доступны по лицензии Apache-2.0; README указывает на происхождение от facebook/detr-resnet-50.

Сценарии применения

обнаружение товаров на полках магазина
подсчёт товарных выкладок на плотной полке
обнаружение отдельных товаров на столе или прилавке
поиск товарных объектов на фотографиях для инвентаризации

Ограничения

Модель настроена на торговые полки, столы и прилавки и не является универсальным детектором COCO. Она не предназначена для распознавания людей; определение SKU и OCR выполняются отдельными компонентами.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

SMB Inventory Vision DETR

Production DETR-ResNet-50 detectors for SMB Inventory Vision. This is the default backend (INVENTORY_DETECTOR_BACKEND=detr) — better on the merchant shelf scenes this project was tuned for than the optional YOLO extra.

Hub folder	Local path after download	Role
`shelf/`	`models/detr_sku_merchant_v2_neg`	Dense shelf / SKU facings (`num_queries=400`)
`table/`	`models/detr_informal_v1`	Table / counter / single item

These checkpoints are Apache-2.0 (facebook/detr-resnet-50 lineage). YOLO weights in a separate Hub repo are AGPL-3.0.

Draws bounding boxes around product facings. Naming SKUs is a separate catalog-match / OCR / Gemini stage in the server.

Files (and nothing else)

Each folder is a transformers DetrForObjectDetection directory:

config.json
preprocessor_config.json
model.safetensors

Training metadata that listed private merchant photo stems is not included.

SHA256: see SHA256SUMS.

Download

python scripts/download-detr-weights.py

Or from this repo:

from huggingface_hub import snapshot_download
snapshot_download("jz67/localfirst-vision-detr", repo_type="model")

Intended use

Small-business inventory photos (shelf, counter, one item). Not a general COCO detector. Not for identifying people.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers · object-detection

Нельзя запустить

В репозитории нет config.json: не понять архитектуру модели.

Ревизия весов: a90c163