distill-io/detr-v9
distill-io
Detección de objetos
Este modelo es una versión ajustada de facebook/detr-resnet-50 en el conjunto de datos None. Logra los siguientes resultados en el conjunto de evaluación: Pérdida: 0.9548.
Como usar
# Código de ejemplo para usar el modelo
from transformers import DetrForObjectDetection, DetrImageProcessor
from PIL import Image
import requests
# Cargar el modelo y el procesador
model = DetrForObjectDetection.from_pretrained('distill-io/detr-v9')
processor = DetrImageProcessor.from_pretrained('distill-io/detr-v9')
# Cargar una imagen
image = Image.open(requests.get('URL_de_la_imagen', stream=True).raw)
# Preparar la imagen
inputs = processor(images=image, return_tensors='pt')
# Realizar la inferencia
outputs = model(**inputs)
# Obtener las cajas de predicción
boxes = outputs.logits.argmax(-1)
print(boxes)
Funcionalidades
- Detección de objetos
- Transformadores
- PyTorch
- Generado a partir de Trainer
- Puntos de inferencia
Casos de uso
- Detección de objetos en imágenes
- Reconocimiento y localización de objetos en tiempo real
- Automatización de procesos de vigilancia y monitoreo