yolos-small-finetuned-masks

nickmuchi

Detección de objetos

El modelo original de YOLOS se ajustó en COCO 2017 para detección de objetos (118k imágenes anotadas). Fue introducido en el artículo de Fang et al. titulado 'You Only Look at One Sequence: Rethinking Transformer in Vision through Object Detection' y lanzado por primera vez en este repositorio. Este modelo se ajustó aún más en el conjunto de datos de máscaras faciales de Kaggle, que consiste en 853 imágenes de personas con anotaciones categorizadas como 'con máscara', 'sin máscara' y 'máscara mal usada'. El modelo fue entrenado durante 200 épocas en una sola GPU utilizando Google Colab.

Como usar

Aquí está cómo usar este modelo:
from transformers import YolosFeatureExtractor, YolosForObjectDetection
from PIL import Image
import requests
url = 'https://drive.google.com/uc?id=1VwYLbGak5c-2P5qdvfWVOeg7DTDYPbro'
image = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw)
feature_extractor = YolosFeatureExtractor.from_pretrained('nickmuchi/yolos-small-finetuned-masks')
model = YolosForObjectDetection.from_pretrained('nickmuchi/yolos-small-finetuned-masks')
inputs = feature_extractor(images=image, return_tensors="pt")
outputs = model(**inputs)
# El modelo predice cajas delimitadoras y clases correspondientes de detección de máscaras faciales
logits = outputs.logits
bboxes = outputs.pred_boxes

Funcionalidades

Detección de objetos
Transformadores de Visión (ViT)
Pérdida DETR
YOLOS de tamaño pequeño
Soporte para PyTorch

Casos de uso

Detección de personas usando máscara
Identificación de personas sin máscara
Detección de máscaras mal usadas