detr_cppe5_object_detection

intelli-zen

Detección de objetos

Este modelo es una versión ajustada de qgyd2021/detr_cppe5_object_detection en el conjunto de datos cppe5. Es un modelo de detección de objetos basado en Transformers entrenado con PyTorch. El modelo logra los siguientes resultados en el conjunto de evaluación: Pérdida: 1.0644.

Como usar

Este modelo es utilizado para la detección de objetos en imágenes. Incluye hiperparámetros de entrenamiento como learning_rate: 1e-05, train_batch_size: 8, eval_batch_size: 8, seed: 42, y muchos otros. El optimizador utilizado es Adam con betas=(0.9,0.999) y epsilon=1e-08. El entrenamiento se realizó durante 200 épocas. A continuación se presentan algunos resultados del entrenamiento:
| Pérdida de Entrenamiento | Época | Paso | Pérdida de Validación |
|--------------------------|-------|------|---------------------|
| 0.8107                   | 3.17  | 200  | 1.0516              |
| 0.8031                   | 6.35  | 400  | 1.1292              |
| 0.7474                   | 9.52  | 600  | 1.1179              |
| 0.7315                   | 12.7  | 800  | 1.0198              |
| 0.7605                   | 15.87 | 1000 | 1.0427              |
| 0.7611                   | 19.05 | 1200 | 1.0867              |
| 0.7377                   | 22.22 | 1400 | 1.1264              |
| 0.7303                   | 25.4  | 1600 | 1.1137              |
| 0.6692                   | 28.57 | 1800 | 1.0644              |

Versiones del framework:

Transformers 4.33.0
PyTorch 2.0.0
Datasets 2.1.0
Tokenizers 0.13.3

Funcionalidades

Detección de objetos
Transformers
PyTorch
Generado a partir de Trainer
Compatible con Endpoints de Inferencia

Casos de uso

Detección de objetos en imágenes
Aplicaciones de visión por computadora