detr-resnet50-finetuned-license-plate-detection

nickmuchi
Detección de objetos

Modelo de detección de placas de matrícula basado en DETR con una arquitectura ResNet-50, afinado específicamente para la detección de objetos en imágenes.

Como usar

El modelo puede ser utilizado para la detección automática de placas de matrícula en imágenes. No hay ejemplos de uso proporcionados, pero generalmente, los modelos en Hugging Face pueden ser cargados y utilizados con la siguiente sintaxis en Python:

from transformers import DetrForObjectDetection, DetrFeatureExtractor
from PIL import Image
import requests

url = 'URL_A_SU_IMAGEN'
image = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw)

feature_extractor = DetrFeatureExtractor.from_pretrained('nickmuchi/detr-resnet50-finetuned-license-plate-detection')
model = DetrForObjectDetection.from_pretrained('nickmuchi/detr-resnet50-finetuned-license-plate-detection')

inputs = feature_extractor(images=image, return_tensors='pt')
outputs = model(**inputs)

# post-procesamiento de resultados que depende de la aplicación específica

Funcionalidades

Detección de objetos
Transformers
PyTorch
Finetuned en placas de matrícula

Casos de uso

Detección de placas de matrícula en imágenes de cámaras de seguridad
Automatización en sistemas de peaje
Gestión de estacionamientos