detr-resnet-50_finetuned_cppe5

Este modelo se utiliza para la detección de objetos. Es una versión ajustada del modelo base facebook/detr-resnet-50 entrenada en el conjunto de datos CPPE5.

Código de ejemplo para el uso del modelo:

from transformers import DetrForObjectDetection, DetrImageProcessor
import torch
from PIL import Image
import requests

model = DetrForObjectDetection.from_pretrained('ARG-NCTU/detr-resnet-50_finetuned_cppe5')
processor = DetrImageProcessor.from_pretrained('facebook/detr-resnet-50')

url = 'url_de_la_imagen'
image = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw)
inputs = processor(images=image, return_tensors='pt')

outputs = model(**inputs)

# Obtén las cajas detectadas
target_sizes = torch.tensor([image.size[::-1]])
results = processor.post_process_object_detection(outputs, target_sizes=target_sizes)[0]

for score, label, box in zip(results['scores'], results['labels'], results['boxes']):
    box = [round(i, 2) for i in box.tolist()]
    print(f'Etiqueta: {model.config.id2label[label.item()]} | Puntuación: {round(score.item(), 3)} | Caja: {box}')