/ Модель
Каталог

Характеристики

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

Ссылки

Hugging Face

furniture_use_data_partial_finetuning

kim223
Поиск объектовИзображение → bounding_boxes

Производная модели hellohost/furniture_use_data_partial_finetuning. Дообученная DETR-модель на ResNet-50 для обнаружения и локализации объектов на изображениях.

126скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены9 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

Карточка модели kim223/furniture_use_data_partial_finetuning на Hugging Face совпадает с карточкой hellohost/furniture_use_data_partial_finetuning, поэтому описание составлено по ней.

Модель hellohost/furniture_use_data_partial_finetuning — дообученная версия DETR с архитектурой ResNet-50, предназначенная для обнаружения объектов на изображениях. Она предсказывает классы объектов и их ограничивающие рамки. В карточке указано, что модель обучена на неизвестном наборе данных; деталей о распознаваемых категориях мебели и качестве модели нет.

Модель представлена в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. Размер из метаданных — 6,3 млн параметров. Оценки качества и специальные ограничения применения в карточке не приведены.

Сценарии применения

  • поиск предметов мебели на изображениях
  • определение классов объектов и их рамок на фотографиях
  • автоматическая разметка изображений объектов
  • поиск объектов в каталоге товаров

Ограничения

Обучающий набор данных и распознаваемые классы не описаны, поэтому назначение модели для конкретных типов мебели не подтверждено. В карточке нет результатов оценки качества.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

furniture_use_data_partial_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 2.11.0+cu130
  • Datasets 4.8.5
  • 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
6cb7107

0 моделей

    Создать бенчмарк