/ Модель
Каталог

Характеристики

Параметры
113 млн
Архитектура
yolos · dense
Опубликована
12 мая 2024

Ссылки

Hugging Face

yolos_finetuned_VinBigData

mserrasa
Поиск объектовИзображение → bounding_boxes3 профессии

Дообученная модель YOLOS для обнаружения объектов на изображениях.

37скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены20 мая 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

mserrasa/yolos_finetuned_VinBigData — модель обнаружения объектов на базе архитектуры YOLOS, разработанная автором репозитория mserrasa. В карточке указано 113,2 млн параметров и формат весов safetensors. Модель предназначена для обнаружения объектов на изображениях; сведения о целевых классах и сценариях применения отсутствуют.

Карточка описывает её как дообученную версию mserrasa/yolos_finetuned_VinBigData, но не приводит отдельную базовую модель или данные обучения. Лицензия и ограничения применения не указаны.

Сценарии применения

  • обнаружение объектов на изображении
  • поиск и локализация объектов на фотографиях
  • автоматическая разметка объектов в изображениях

Ограничения

В карточке не описаны набор классов, данные обучения и результаты оценки, поэтому качество и пригодность для конкретной области не установлены.

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 938моделейIV.1Отраслевые задачиРитейл, электронная коммерция и fashion-techAI помогает управлять ассортиментом, покупательским опытом и эффективностью торговых операций.29 задач5 934моделиII.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

yolos_finetuned_VinBigData

This model is a fine-tuned version of mserrasa/yolos_finetuned_VinBigData 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-06
  • 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
  • num_epochs: 30
  • mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Framework versions

  • Transformers 4.41.0
  • Pytorch 2.2.1+cu121
  • Datasets 2.19.1
  • Tokenizers 0.19.1

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · object-detection

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
YolosForObjectDetection
Ревизия весов
63a4ca8

0 моделей

    Создать бенчмарк