detr-resnet-50-hardhat-finetuned

mthandazo

Detección de objetos

Este modelo es una versión ajustada de facebook/detr-resnet-50-dc5 en el conjunto de datos anindya64/hardhat. El modelo está diseñado para la detección de objetos, utilizando Transformadores de Detección (DETR).

Como usar

Este modelo puede ser utilizado para tareas de detección de objetos en imágenes, específicamente para detecar cascos de protección en escenarios industriales. A continuación se presentan los hiperparámetros de entrenamiento:
learning_rate: 1e-05
train_batch_size: 8
eval_batch_size: 8
seed: 42
optimizer: Adam con betas=(0.9,0.999) y epsilon=1e-08
lr_scheduler_type: linear
training_steps: 1000
mixed_precision_training: Native AMP

Funcionalidades

Transformers de Detección de Objetos
Soporte para TensorBoard
Compatibilidad con Safetensors
Implementación generada a partir de Trainer

Casos de uso

Detección de objetos en imágenes
Identificación de cascos de protección en contextos industriales
Monitoreo de seguridad en tiempo real