yolos-small-Liver_Disease
DunnBC22
Detección de objetos
Este modelo es una versión ajustada del hustvl/yolos-small. Está destinado a demostrar la capacidad de resolver un problema complejo utilizando tecnología. El modelo se entrena en un conjunto de datos llamado Francesco/liver-disease, proveniente de Hugging Face.
Como usar
Para usar este modelo, puede seguir el cuaderno de Jupyter disponible en GitHub: https://github.com/DunnBC22/Vision_Audio_and_Multimodal_Projects/blob/main/Computer%20Vision/Object%20Detection/Liver%20Disease%20Object%20Detection/Liver_Disease_Detection_YOLOS.ipynb
Hyperparámetros de entrenamiento usados:
- learning_rate: 5e-05
- train_batch_size: 8
- eval_batch_size: 8
- seed: 42
- optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
- lr_scheduler_type: linear
- num_epochs: 10
Funcionalidades
- Detección de objetos
- Transformers
- Compatibilidad con PyTorch
- Integración con TensorBoard
Casos de uso
- Demostrar habilidades en la resolución de problemas complejos en tecnología
- Detección de enfermedades hepáticas en imágenes médicas