/ Модель

Характеристики

Размер весов
358 МБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
rf_detr · dense
Библиотека
transformers.js
Опубликована
24 июл 2025

rfdetr_medium-ONNX

Поиск объектовИзображение → bounding_boxes3 профессии

Модель RF-DETR в формате ONNX для обнаружения объектов на изображениях в приложениях Transformers.js.

310скачиваний за 30 дней7лайковвеса обновлены24 июл 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_medium-ONNX — модель обнаружения объектов на основе архитектуры RF-DETR, опубликованная в сообществе onnx-community. Репозиторий содержит веса в формате ONNX для использования через Transformers.js.

Модель принимает изображения и определяет на них объекты, возвращая классы и рамки обнаруженных объектов. Она подходит для интеграции распознавания объектов в приложения на JavaScript. В карточке не приведены сведения о размере модели и поддерживаемых языках. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • обнаружение объектов на фотографиях
  • поиск объектов на изображениях в веб-приложении
  • выделение объектов рамками на изображении

Ограничения

Карточка не описывает точность, набор поддерживаемых классов или ограничения по изображениям; совместимость и качество следует проверять на целевых данных.

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_medium-ONNX.

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

const detector = await pipeline('object-detection', 'onnx-community/rfdetr_medium-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
8553cef

0 моделей