yolos_mini_overfitting
MedicalVision
Detección de objetos
YOLOS (You Only Look One-level Simple) Mini es un modelo de detección de objetos basado en Transformer. Este modelo es una versión reducida de YOLOS y está diseñado para detectar y clasificar objetos en imágenes con alta precisión. Después del entrenamiento, logró una precisión del 90% en varias métricas de IoU específicas.
Como usar
Para usar este modelo puedes emplear las APIs de inferencia de Hugging Face, aunque actualmente el modelo no tiene suficiente actividad para ser desplegado de manera serverless. Aquí tienes un ejemplo de uso de Hugging Face Inference Endpoints dedicados:
# Después de instalar Hugging Face
from transformers import pipeline
# Cargar el modelo
model = pipeline(task='object-detection', model='MedicalVision/yolos_mini_overfitting')
# Realizar la detección
results = model('ruta/de/la/imagen.jpg')
print(results)
Funcionalidades
- Detección de objetos utilizando Transformers
- Soporte para el formato Safetensors
- Capacidad de inferencia en tiempo real
- Entrenado con el dataset NIH
- Modelo original basado en hustvl/yolos-tiny
- Soporte para precisión de 32 bits (F32)
Casos de uso
- Detección de objetos en imágenes médicas
- Clasificación de áreas específicas en imágenes de alta resolución
- Integración en sistemas de monitoreo en tiempo real para la identificación de objetos
- Uso en investigación de imágenes médicas para mejorar la precisión del diagnóstico