detr_beyond_words
davanstrien
Detección de objetos
detr_beyond_words es un modelo basado en la arquitectura DEtection TRansformers (DETR) y ha sido afinado con el conjunto de datos Beyond Words utilizando la red facebook/detr-resnet-50. Este modelo es adecuado para la detección de objetos utilizando Transformadores.
Como usar
El modelo detr_beyond_words puede ser utilizado para la detección de objetos en imágenes. Puedes usar la API de inferencia u optar por los Endpoints de Inferencia dedicados para obtener mejores resultados.
# Ejemplo de uso del modelo
from transformers import DetrForObjectDetection, DetrImageProcessor
import torch
from PIL import Image
import requests
# Cargar la imagen
image = Image.open(requests.get('URL_IMAGEN', stream=True).raw)
# Preprocesar la imagen
processor = DetrImageProcessor.from_pretrained('davanstrien/detr_beyond_words')
inputs = processor(images=image, return_tensors='pt')
# Realizar la inferencia
model = DetrForObjectDetection.from_pretrained('davanstrien/detr_beyond_words')
outputs = model(**inputs)
# Obtener predicciones
logits = outputs.logits
print('Predicciones:', logits)
Funcionalidades
- Detección de objetos
- Basado en la arquitectura DETR
- Afinado con el conjunto de datos Beyond Words
- Utiliza la red facebook/detr-resnet-50
- Compatible con PyTorch
- Soporte para TensorBoard
- Compatible con Safetensors
Casos de uso
- Detección automática de objetos en imágenes
- Análisis avanzado de imágenes para aplicaciones específicas
- Uso en sistemas de visión por computadora