yolos_tiny_500ep

MedicalVision

Detección de objetos

yolos_tiny_500ep es un modelo de detección de objetos basado en transformadores desarrollado por MedicalVision y alojado en Hugging Face. El modelo ha sido entrenado durante 500 epocas y proporciona detección precisa de objetos con una arquitectura de transformadores eficiente.

Como usar

Para utilizar este modelo, puede usar la API de Hugging Face. A continuación se muestra un ejemplo de cómo utilizar este modelo en un entorno de código:
from transformers import YolosImageProcessor, YolosForObjectDetection
import torch

# Cargar el modelo y el procesador
processor = YolosImageProcessor.from_pretrained('MedicalVision/yolos_tiny_500ep')
model = YolosForObjectDetection.from_pretrained('MedicalVision/yolos_tiny_500ep')

# Preparar la imagen
from PIL import Image
image = Image.open('path_to_image').convert('RGB')

inputs = processor(images=image, return_tensors='pt')

# Realizar la inferencia
with torch.no_grad():
    outputs = model(**inputs)

# Obtener los resultados
pred_logits = outputs.logits
pred_boxes = outputs.pred_boxes
print(pred_boxes)

Funcionalidades

Arquitectura basada en transformadores.
Optimización de precisión y recuerdo en diferentes tamaños de área.
Usa Safetensors para almacenamiento seguro.
Capacidad de inferencia a través de Endpoints dedicados.

Casos de uso

Detección de objetos en imágenes médicas.
Mejora de sistemas de diagnóstico asistido por IA.
Automatización de la clasificación de imágenes médicas.
Integración en sistemas de monitoreo de salud.