yolos-tiny-NFL_Object_Detection

DunnBC22

Detección de objetos

Este modelo es una versión afinada de hustvl/yolos-tiny en el conjunto de datos nfl-object-detection. Este modelo está destinado a demostrar mi capacidad para resolver un problema complejo mediante la tecnología. ** Este modelo no está completamente entrenado!!! ** Este modelo necesita más entrenamiento del que los recursos que tengo pueden ofrecer. Para obtener más información sobre cómo se creó, consulta el siguiente enlace: https://github.com/DunnBC22/Vision_Audio_and_Multimodal_Projects/tree/main/Computer%20Vision/Object%20Detection/Trained%2C%20But%20to%20Standard/NFL%20Object%20Detection/Successful%20Attempt.

Como usar

Si planeas afinar un modelo de Detección de Objetos en el conjunto de datos de detección de cascos de la NFL, recomendaría usar (al menos) el checkpoint Yolos-small.
Hiperparámetros de entrenamiento:
learning_rate: 5e-05
train_batch_size: 8
eval_batch_size: 8
seed: 42
optimizer: Adam con betas=(0.9,0.999) y epsilon=1e-08
lr_scheduler_type: linear
num_epochs: 18

Funcionalidades

Detección de objetos
Transformers
PyTorch
TensorBoard
Helmets deportivos de la NFL
Puntos finales de inferencia

Casos de uso

Resolución de problemas complejos usando tecnología
Detección de cascos en imágenes de la NFL