ichrnkv/clothes_detector_small
ichrnkv
Detección de objetos
El modelo 'clothes_detector_small' de ichrnkv es un modelo de detección de objetos diseñado específicamente para detectar ropa. Utiliza Transformers y PyTorch, y está disponible en formato Safetensors. El modelo tiene un total de 30.7 millones de parámetros y trabaja con tipo de tensor F32. Actualmente, no tiene suficiente actividad para ser desplegado en la API de Inferencia.
Como usar
El modelo puede ser utilizado para la detección de ropa en imágenes. Aquí hay un ejemplo de cómo se podría utilizar el modelo:
# Código de ejemplo para usar el modelo clothes_detector_small
import torch
from transformers import YolosFeatureExtractor, YolosForObjectDetection
# Cargar el modelo y el extractor de características
model = YolosForObjectDetection.from_pretrained('ichrnkv/clothes_detector_small')
feature_extractor = YolosFeatureExtractor.from_pretrained('ichrnkv/clothes_detector_small')
# Cargar la imagen
image = Image.open('path_to_image.jpg')
inputs = feature_extractor(images=image, return_tensors='pt')
# Realizar la detección
outputs = model(**inputs)
# Procesar los resultados
# ...
Funcionalidades
- Detección de objetos
- Transformers
- PyTorch
- Safetensors
- 30.7M parámetros
- Tensor tipo F32
Casos de uso
- Detección de ropa en imágenes
- Análisis de moda
- Sistemas de recomendación de vestimenta
- Inventario de prendas