detr

henrik895

Detección de objetos

Este modelo es una versión afinada de facebook/detr-resnet-50 en un conjunto de datos desconocido. Proporciona detección de objetos utilizando Transformers. Alcanza los siguientes resultados en el conjunto de evaluación: Pérdida: 1.7604.

Como usar

Hyperparámetros usados durante el entrenamiento:
learning_rate: 1e-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
lr_scheduler_warmup_steps: 100
num_epochs: 2
mixed_precision_training: Native AMP

Resultados de entrenamiento:
Pérdida de Entrenamiento
Época
Paso
Pérdida de Validación

3.6061
0.4
500
2.5979

2.2323
0.8
1000
2.0724

1.9294
1.2
1500
1.8745

1.8162
1.6
2000
1.7907

1.7529
2.0
2500
1.7604

Versiones de Framework:
Transformers 4.38.2
Pytorch 2.2.1+cu121
Datasets 2.19.0
Tokenizers 0.15.2

Funcionalidades

Detección de objetos
Uso de Transformers
Compatibilidad con TensorBoard
Compatibilidad con Safetensors

Casos de uso

Detección automática de objetos en imágenes
Aplicaciones de visión por computadora en tiempo real
Sistemas de seguridad mediante análisis de video
Análisis y etiquetado automático de escenas