Характеристики

Контекст: 1 024 токена
Параметры: 6,3 млн
Архитектура: detr · dense
Опубликована: 18 мар 2024

Ссылки

Hugging Face

detr-hotspot

sch-ai

Поиск объектовИзображение → bounding_boxes3 профессии

Компактная модель Schibsted AI Lab на базе DETR для обнаружения объектов на изображениях.

186скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены31 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

sch-ai/detr-hotspot — модель для обнаружения объектов на изображениях, опубликованная Schibsted AI Lab. Она относится к семейству DETR и предназначена для задач компьютерного зрения, в которых требуется находить объекты и определять их ограничивающие рамки.

Модель содержит около 6,3 млн параметров и доступна в форматах ONNX и Safetensors; для работы с ней используются Transformers и архитектура DETR. В карточке Hugging Face для неё указан pipeline object-detection. Поддерживаемые классы объектов, набор данных обучения, точные показатели качества, лицензионные условия и сведения о входном разрешении из доступных источников не установлены.

Сценарии применения

обнаружение объектов на изображениях
локализация объектов ограничивающими рамками
анализ изображений в приложениях компьютерного зрения

Ограничения

Доступные источники не уточняют набор распознаваемых классов, качество на целевых данных и лицензионные условия; поэтому пригодность модели для конкретного сценария требует дополнительной проверки.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

IV.1Отраслевые задачиРитейл, электронная коммерция и fashion-techAI помогает управлять ассортиментом, покупательским опытом и эффективностью торговых операций.29 задач5 934модели IV.9Отраслевые задачиМедиа, журналистика, культура, архивы и игрыAI помогает создавать, искать, сохранять и персонализировать медиа, культурный и игровой контент.44 задачи14 938моделей 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

Автор не опубликовал карточку модели.

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: 744af1f