detr_finetunned_ocular
LynnKukunda
Detección de objetos
Este modelo es una versión afinada de microsoft/conditional-detr-resnet-50 en el conjunto de datos dsi. El modelo logra los siguientes resultados en el conjunto de evaluación: Pérdida: 1.0598 Map: 0.3166 Map 50: 0.5255 Map 75: 0.3725 Map Pequeño: 0.3115 Map Medio: 0.6744 Map Grande: -1.0 Mar 1: 0.1043 Mar 10: 0.3801 Mar 100: 0.4224 Mar Pequeño: 0.4186 Mar Medio: 0.7234 Mar Grande: -1.0 Map Falciparum Trofozoíto: 0.0341 Mar 100 Falciparum Trofozoíto: 0.1663 Map Wbc: 0.599 Mar 100 Wbc: 0.6785
Como usar
Usage
No se proporciona información específica sobre el uso en la página.
Sin embargo, es posible seguir las prácticas estándar para utilizar modelos de Hugging Face:
from transformers import AutoModel
model = AutoModel.from_pretrained('LynnKukunda/detr_finetunned_ocular')
model.eval()
Funcionalidades
- Transformadores de detección de objetos
- Compatible con TensorBoard
- Safetensors
- Generado a partir de Trainer
- Puntos finales de inferencia
Casos de uso
- Detección de objetos
- Uso en modelos de detección de objetos basados en transformadores
- Análisis de imágenes