/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Параметры
6,3 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
detr · dense
Базовая модель
detr-resnet-50
Опубликована
5 авг 2024

Ссылки

Hugging Face

detr-resnet50_finetuned_nganimal_primSecv2_lr5e5_dec1e4_bs8

nsugianto
Поиск объектовИзображение → bounding_boxes3 профессии

Дообученная DETR на ResNet-50 обнаруживает объекты и определяет их расположение на изображениях.

12скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены6 авг 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_nganimal_primSecv2_lr5e5_dec1e4_bs8 — дообученная версия DETR на ResNet-50 от Facebook для обнаружения объектов на изображениях. Она предсказывает классы объектов и их ограничивающие рамки. Карточка указывает дообучение на неизвестном наборе данных, но не описывает целевые классы и результаты оценки.

Модель предназначена для сценариев компьютерного зрения, где нужно находить и локализовать объекты на изображениях. Число параметров в метаданных — 6,3 млн; веса представлены в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0. Информации о специализированных ограничениях и качестве на конкретных данных в карточке нет.

Сценарии применения

  • поиск объектов на изображениях
  • определение классов и рамок животных на изображениях
  • локализация объектов в кадрах для последующей обработки

Ограничения

README не сообщает целевые классы и метрики оценки; качество распознавания на конкретных данных не установлено. Модель дообучена на наборе данных, который в карточке не назван.

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 938моделейII.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделейII.8Разработка и данныеИнженерия данных и аналитикаAI помогает готовить надёжные данные и превращать их в понятную аналитику.22 задачи23 488моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

detr-resnet50_finetuned_nganimal_primSecv2_lr5e5_dec1e4_bs8

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-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: 100
  • 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
1b7cb0c

0 моделей

    Создать бенчмарк