CreatlV/conditional-detr-resnet-50_fine_tuned_cova_v2_100_epochs
CreatlV
Detección de objetos
Este modelo es un Transformer de Detección de Objetos finamente ajustado con la arquitectura ResNet-50, entrenado durante 100 épocas en el conjunto de datos COVA_v2. Es utilizado para la detección de objetos utilizando PyTorch.
Como usar
Para utilizar este modelo, los usuarios pueden emplear los puntos finales de inferencia con el siguiente código:
# Código de ejemplo para utilizar el modelo
import torch
from transformers import AutoModel
model = AutoModel.from_pretrained('CreatlV/conditional-detr-resnet-50_fine_tuned_cova_v2_100_epochs')
inputs = ... # Código adicional para preparar datos de entrada
outputs = model(inputs)
Funcionalidades
- Detección de objetos
- Arquitectura de Transformer
- Basado en ResNet-50
- Entrenado durante 100 épocas
- Disponible a través de PyTorch
- Puntos finales de inferencia
Casos de uso
- Aplicación en sistemas de seguridad para detección de intrusos
- Monitoreo automatizado en líneas de producción
- Reconocimiento de objetos en fotos y videos
- Apoyo en sistemas de conducción autónoma