detr-resnet-50-brain-hack
MTWD
Detección de objetos
Este modelo es una versión ajustada de facebook/detr-resnet-50 en el conjunto de datos BrainHack VLM. Es un modelo de detección de objetos basado en transformadores. Incluye diferentes hiperparámetros utilizados durante el entrenamiento, como la tasa de aprendizaje, el tamaño del lote de entrenamiento y evaluación, el optimizador y el tipo de programador de tasa de aprendizaje.
Como usar
Para usar este modelo, puedes seguir los siguientes parámetros de hiperentrenamiento: ```
learning_rate: 1e-05
train_batch_size: 4
eval_batch_size: 8
seed: 42
optimizer: Adam con betas=(0.9,0.999) y epsilon=1e-08
lr_scheduler_type: linear
training_steps: 8000
mixed_precision_training: Native AMP
Funcionalidades
- Detectores de objetos basados en transformadores
- Entrenado con el conjunto de datos BrainHack VLM
- Tamaño del modelo: 41.6M parámetros
- Tipo de tensor: F32
Casos de uso
- Detección de objetos en imágenes para aplicaciones de investigación en neurociencia