/ Модель

Характеристики

Размер весов
321 МБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
rf_detr · dense
Библиотека
transformers.js
Опубликована
29 мар 2025

rfdetr_base-ONNX

Поиск объектовИзображение → bounding_boxes3 профессии

ONNX-версия RF-DETR для обнаружения и локализации объектов на изображениях.

84скачиваний за 30 дней5лайковвеса обновлены29 мар 2025

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

onnx-community/rfdetr_base-ONNX — модель для обнаружения объектов на изображениях, представленная сообществом onnx-community в формате ONNX. Она относится к семейству RF-DETR и предназначена для использования, в частности, через Transformers.js. Модель принимает изображения и возвращает обнаруженные объекты с их локализацией и классами. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

  • обнаружение объектов на фотографиях
  • поиск и локализация объектов в кадре
  • анализ изображений в приложениях на JavaScript

Ограничения

README содержит только краткую инструкцию по запуску через Transformers.js; конкретные ограничения точности и поддерживаемые классы объектов не описаны.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Usage (Transformers.js)

If you haven't already, you can install the Transformers.js JavaScript library from NPM using:

npm i @huggingface/transformers

Example: Perform object-detection with onnx-community/rfdetr_base-ONNX.

import { pipeline } from '@huggingface/transformers';

const detector = await pipeline('object-detection', 'onnx-community/rfdetr_base-ONNX');

const img = 'https://huggingface.co/datasets/Xenova/transformers.js-docs/resolve/main/cats.jpg';
const output = await detector(img, { threshold: 0.75 });
console.log(output);

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers.js

Нельзя запустить

Модель выложена для браузера (ONNX / transformers.js).

Ревизия весов
7b18fa8

0 моделей