Характеристики

Контекст: 1 024 токена
Параметры: 6,3 млн
Архитектура: detr · dense
Опубликована: 24 апр 2024

Ссылки

Hugging Face

detr-resnet50_finetuned_lstabledetv1s9_lsdocelementdetv1type3_session7

nsugianto

Поиск объектовИзображение → bounding_boxes3 профессии

Дообученная модель DETR обнаруживает объекты на изображениях и размечает их ограничивающими рамками.

30скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены26 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_session7 — дообученная версия DETR для обнаружения объектов на изображениях. В метаданных указаны архитектура DETR, класс DetrForObjectDetection, 6,3 млн параметров и формат весов safetensors.

Модель предназначена для локализации и классификации объектов с помощью ограничивающих рамок. README указывает, что она дообучена на неизвестном наборе данных, поэтому состав распознаваемых классов и пригодность для конкретных сценариев определить нельзя. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

обнаружение объектов на изображениях
поиск и локализация объектов в кадре
автоматическая разметка изображений ограничивающими рамками

Ограничения

Набор данных для дообучения неизвестен, поэтому нельзя установить распознаваемые классы и оценить качество на целевых данных.

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 938моделей IV.1Отраслевые задачиРитейл, электронная коммерция и fashion-techAI помогает управлять ассортиментом, покупательским опытом и эффективностью торговых операций.29 задач5 934модели 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

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

detr-resnet50_finetuned_lstabledetv1s9_lsdocelementdetv1type3_session7

This model is a fine-tuned version of nsugianto/detr-resnet50_finetuned_lstabledetv1s9_lsdocelementdetv1type3_session7 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: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
lr_scheduler_type: linear
num_epochs: 300
mixed_precision_training: Native AMP

Framework versions

Transformers 4.41.0.dev0
Pytorch 2.0.1
Datasets 2.18.0
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: DetrForObjectDetection
Ревизия весов: 16a6028