detr_finetuned_airdataset

marthakk

Detección de objetos

Este modelo es una versión afinada de microsoft/conditional-detr-resnet-50 en el conjunto de datos dsi. Logra los siguientes resultados en el conjunto de evaluación: pérdida: 0.8959, Map: 0.3195, Map 50: 0.7784, Map 75: 0.1925, Map pequeñas: 0.3211, Map medias: 0.0079, Map grandes: -1.0, Mar 1: 0.0256, Mar 10: 0.1995, Mar 100: 0.487, Mar pequeñas: 0.4896, Mar medias: 0.0061, Mar grandes: -1.0, Map Falciparum Trophozoite: 0.3195, Mar 100 Falciparum Trophozoite: 0.487, Map Wbc: -1.0, Mar 100 Wbc: -1.0.

Como usar

Este modelo se puede utilizar a través de los Endpoints de inferencia de Hugging Face o entrenándolo internamente con los siguientes hiperparámetros:
learning_rate = 5e-05
train_batch_size = 8
eval_batch_size = 8
seed = 42
optimizer = Adam (betas = (0.9, 0.999), epsilon = 1e-08)
lr_scheduler_type = cosine
num_epochs = 30

Funcionalidades

Transformadores de detección de objetos
Soporte TensorBoard
Safetensors
Generado a partir de Trainer
Endpoints de inferencia

Casos de uso

Detección de objetos en imágenes
Clasificación de elementos específicos en imágenes médicas
Análisis de imágenes para identificar ciertos tipos de células