Характеристики

Контекст: 1 024 токена
Параметры: 6,3 млн
Архитектура: detr · dense
Опубликована: 11 апр 2024

Ссылки

Hugging Face

detr-resnet50_finetuned_lstabledetv1s9_lsdocelementdetv1type3_session3

nsugianto

Поиск объектовИзображение → bounding_boxes3 профессии

Дообученная модель DETR для обнаружения объектов на изображениях и определения их положения.

39скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены14 апр 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

Модель nsugianto/detr-resnet50_finetuned_lstabledetv1s9_lsdocelementdetv1type3_session3 — дообученная версия DETR с архитектурой DetrForObjectDetection, опубликованная nsugianto. Она предназначена для обнаружения объектов на изображениях и выдачи классов объектов вместе с их ограничивающими рамками. В карточке указаны 6,3 млн параметров и формат safetensors; модель опубликована 11 апреля 2024 года.

Датасет, классы объектов и результаты оценки не описаны, поэтому пригодность модели для конкретных типов изображений определить нельзя. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

поиск объектов на изображении
определение классов и рамок объектов
автоматическая разметка изображений ограничивающими рамками

Ограничения

В README не указаны обучающий датасет, распознаваемые классы и результаты оценки, поэтому качество и область применимости модели неясны. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.8Универсальные способностиИзображения и компьютерное зрениеAI помогает извлекать визуальные признаки, изменять изображения и создавать новые визуальные материалы.17 задач6 331модель II.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей I.3Универсальные способностиИзвлечение и структурирование данныхAI помогает превращать разрозненные данные в структуру, пригодную для поиска, аналитики и автоматизации.18 задач25 791модель

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

detr-resnet50_finetuned_lstabledetv1s9_lsdocelementdetv1type3_session3

This model is a fine-tuned version of nsugianto/detr-resnet50_finetuned_lstabledetv1s9_lsdocelementdetv1type3_session3 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-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: 200
mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Framework versions

Transformers 4.39.3
Pytorch 2.0.1
Datasets 2.18.0
Tokenizers 0.15.2

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: DetrForObjectDetection
Ревизия весов: 17580d7