Характеристики

Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: rf_detr · dense
Базовая модель: rf-detr-medium
Библиотека: transformers
Опубликована: 17 июн 2026

Ссылки

Hugging Face

rfdetr-docvqa-media3-trainval-agree2-medium

merve

Поиск объектовИзображение → bounding_boxes8 профессий

Дообученная RF-DETR Medium для обнаружения диаграмм, изображений и подписей на изображениях.

16скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены17 июн 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

merve/rfdetr-docvqa-media3-trainval-agree2-medium — дообученная модель обнаружения объектов на базе Roboflow/rf-detr-medium. Она принимает изображения и находит объекты, возвращая их категории и локализацию. По метрикам README модель оценивалась на категориях Chart, Image и Signature; качество различается между категориями, а показатели для малых объектов приведены как −1.0, поэтому применение к ним не подтверждено. Модель распространяется в формате safetensors через библиотеку Transformers по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

поиск диаграмм на изображениях документов
обнаружение встроенных изображений в документах
поиск подписей на страницах документов

Ограничения

README описывает датасет как неизвестный и не приводит назначения категорий или сведения об условиях оценки; метрики для малых объектов равны −1.0. Результаты существенно различаются между категориями, поэтому пригодность для конкретного набора документов следует проверять отдельно.

Для каких профессий подходит8

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.3Универсальные способностиИзвлечение и структурирование данныхAI помогает превращать разрозненные данные в структуру, пригодную для поиска, аналитики и автоматизации.18 задач25 791модель I.4Универсальные способностиОбработка документов и формAI помогает оцифровывать документы, проверять их комплектность и сокращать ручной ввод данных.16 задач7 180моделей I.8Универсальные способностиИзображения и компьютерное зрениеAI помогает извлекать визуальные признаки, изменять изображения и создавать новые визуальные материалы.17 задач6 331модель I.14Универсальные способностиАвтоматизация процессов и AI-агентыAI помогает выполнять многошаговые цифровые процессы и координировать действия между системами.20 задач26 022модели

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

rfdetr-docvqa-media3-trainval-agree2-medium

This model is a fine-tuned version of Roboflow/rf-detr-medium on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

Loss: 15.6134
Map: 0.283
Map 50: 0.444
Map 75: 0.2928
Map Small: -1.0
Map Medium: 0.0168
Map Large: 0.3019
Mar 1: 0.2934
Mar 10: 0.5636
Mar 100: 0.6339
Mar Small: -1.0
Mar Medium: 0.0417
Mar Large: 0.6672
Map Chart: 0.3127
Mar 100 Chart: 0.7731
Map Image: 0.348
Mar 100 Image: 0.6877
Map Signature: 0.1883
Mar 100 Signature: 0.4408

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: 5e-05
train_batch_size: 16
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: cosine
lr_scheduler_warmup_steps: 0.05
num_epochs: 30

Training results

Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss	Map	Map 50	Map 75	Map Small	Map Medium	Map Large	Mar 1	Mar 10	Mar 100	Mar Small	Mar Medium	Mar Large	Map Chart	Mar 100 Chart	Map Image	Mar 100 Image	Map Signature	Mar 100 Signature
108.3258	1.0	27	29.7238	0.0001	0.0006	0.0	-1.0	0.0	0.0001	0.0012	0.0076	0.0328	-1.0	0.0	0.036	0.0	0.0154	0.0002	0.0789	0.0	0.0041
33.7814	2.0	54	24.9789	0.0003	0.0009	0.0	-1.0	0.0	0.0003	0.0018	0.0053	0.014	-1.0	0.0	0.0151	0.0	0.0038	0.0007	0.0158	0.0	0.0224
16.5911	3.0	81	24.3980	0.0005	0.0019	0.0002	-1.0	0.0	0.0005	0.0023	0.0209	0.0598	-1.0	0.0	0.0644	0.0004	0.0538	0.0011	0.1053	0.0001	0.0204
14.5205	4.0	108	18.7300	0.0013	0.004	0.0004	-1.0	0.0	0.0014	0.0159	0.0519	0.1827	-1.0	0.0	0.2006	0.0	0.0	0.0017	0.3421	0.0023	0.2061
12.1968	5.0	135	19.3451	0.004	0.0095	0.002	-1.0	0.0	0.0043	0.0306	0.1037	0.2538	-1.0	0.0	0.2795	0.0	0.0	0.0077	0.5246	0.0043	0.2367
11.8570	6.0	162	18.1114	0.0048	0.0115	0.0029	-1.0	0.0038	0.0052	0.0318	0.1482	0.2916	-1.0	0.05	0.3173	0.0	0.0	0.0093	0.6035	0.005	0.2714
11.4029	7.0	189	17.6193	0.0182	0.0366	0.0132	-1.0	0.0092	0.0197	0.0739	0.2067	0.3533	-1.0	0.275	0.366	0.0013	0.1	0.0382	0.6333	0.0152	0.3265
10.9795	8.0	216	16.1149	0.0385	0.0774	0.0356	-1.0	0.0194	0.0414	0.1114	0.335	0.521	-1.0	0.1917	0.5419	0.0085	0.4808	0.075	0.7088	0.0321	0.3735
11.0632	9.0	243	14.9344	0.0437	0.0718	0.0425	-1.0	0.0486	0.0467	0.1281	0.3684	0.5406	-1.0	0.1417	0.5649	0.006	0.5462	0.086	0.686	0.039	0.3898
10.1947	10.0	270	14.7902	0.069	0.1093	0.0702	-1.0	0.121	0.0734	0.1889	0.424	0.6135	-1.0	0.175	0.6373	0.0114	0.6923	0.127	0.7175	0.0686	0.4306
10.4935	11.0	297	14.6825	0.0653	0.1041	0.069	-1.0	0.009	0.07	0.2103	0.4371	0.6194	-1.0	0.0917	0.6495	0.0135	0.7231	0.1074	0.7228	0.075	0.4122
10.0782	12.0	324	14.9505	0.0758	0.1363	0.0728	-1.0	0.0044	0.0811	0.1967	0.4021	0.6321	-1.0	0.1083	0.6604	0.0375	0.7731	0.1237	0.707	0.0662	0.4163
9.8978	13.0	351	14.3118	0.0699	0.1246	0.0636	-1.0	0.0489	0.0748	0.2423	0.4511	0.6483	-1.0	0.1917	0.6717	0.0206	0.7692	0.108	0.7368	0.081	0.4388
9.5010	14.0	378	14.9869	0.0874	0.14	0.0922	-1.0	0.0133	0.094	0.2449	0.5036	0.6457	-1.0	0.1	0.6753	0.0297	0.8038	0.1378	0.7333	0.0947	0.4
9.4850	15.0	405	14.1153	0.1425	0.2483	0.1337	-1.0	0.0285	0.1506	0.2616	0.5246	0.6717	-1.0	0.1583	0.6985	0.131	0.8154	0.1643	0.7526	0.1321	0.4469
9.1458	16.0	432	16.1527	0.1153	0.1919	0.1131	-1.0	0.0013	0.1256	0.2596	0.4627	0.6149	-1.0	0.0167	0.6497	0.0465	0.7423	0.2003	0.6982	0.0992	0.4041
9.0574	17.0	459	14.0260	0.1643	0.2785	0.1726	-1.0	0.0252	0.1736	0.2902	0.5473	0.6675	-1.0	0.1	0.699	0.194	0.7923	0.158	0.7509	0.1409	0.4592
9.0914	18.0	486	15.2129	0.2144	0.3435	0.2318	-1.0	0.0108	0.2268	0.2991	0.5649	0.6741	-1.0	0.05	0.709	0.2405	0.8231	0.2183	0.7298	0.1843	0.4694
8.9114	19.0	513	14.6411	0.221	0.3576	0.2225	-1.0	0.004	0.2347	0.291	0.5638	0.6647	-1.0	0.0333	0.7006	0.2415	0.8115	0.2195	0.7316	0.2021	0.451
8.6744	20.0	540	14.7526	0.2301	0.3709	0.23	-1.0	0.0515	0.2429	0.2909	0.5667	0.6833	-1.0	0.1083	0.715	0.3189	0.8	0.2462	0.7439	0.1251	0.5061
8.4979	21.0	567	15.3168	0.2433	0.3792	0.26	-1.0	0.003	0.2604	0.2843	0.5635	0.6511	-1.0	0.0333	0.6865	0.2627	0.7885	0.2949	0.7281	0.1722	0.4367
8.3844	22.0	594	15.0938	0.2543	0.4056	0.2731	-1.0	0.0185	0.2704	0.2941	0.5667	0.6597	-1.0	0.0583	0.6933	0.2765	0.8	0.3025	0.7158	0.184	0.4633
8.1649	23.0	621	14.9846	0.2254	0.3773	0.2192	-1.0	0.0311	0.2399	0.2838	0.5812	0.6454	-1.0	0.0833	0.6766	0.2499	0.7731	0.2536	0.714	0.1728	0.449
8.1756	24.0	648	15.3787	0.289	0.4327	0.2849	-1.0	0.0224	0.3068	0.3058	0.5927	0.6389	-1.0	0.05	0.6721	0.3623	0.7692	0.3251	0.6965	0.1797	0.451
8.1260	25.0	675	15.3256	0.2641	0.4384	0.2609	-1.0	0.009	0.2831	0.3098	0.5615	0.6467	-1.0	0.0333	0.6815	0.2984	0.7808	0.3159	0.6982	0.1779	0.4612
7.8612	26.0	702	15.3995	0.2981	0.4714	0.2976	-1.0	0.0196	0.3156	0.3017	0.5537	0.6373	-1.0	0.0417	0.6707	0.3596	0.7769	0.3493	0.686	0.1853	0.449
7.9190	27.0	729	15.5125	0.278	0.4423	0.2902	-1.0	0.0168	0.2951	0.3096	0.5595	0.6464	-1.0	0.0417	0.6804	0.3192	0.7808	0.3286	0.6912	0.1862	0.4673
7.8385	28.0	756	15.5406	0.2943	0.4484	0.3169	-1.0	0.0224	0.3119	0.3027	0.5606	0.6345	-1.0	0.05	0.6673	0.3636	0.7692	0.3413	0.6895	0.178	0.4449
7.9839	29.0	783	15.5843	0.2728	0.4273	0.2701	-1.0	0.014	0.2914	0.3025	0.5607	0.6368	-1.0	0.0333	0.6708	0.3053	0.7846	0.3382	0.6912	0.1749	0.4347
8.1108	30.0	810	15.6134	0.283	0.444	0.2928	-1.0	0.0168	0.3019	0.2934	0.5636	0.6339	-1.0	0.0417	0.6672	0.3127	0.7731	0.348	0.6877	0.1883	0.4408

Framework versions

Transformers 5.12.1
Pytorch 2.12.0+cu130
Datasets 5.0.0
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: RfDetrForObjectDetection
Ревизия весов: 79e582e