cdetr-mist1-brain-gt-tumors-8ah-6l

polejowska

Detección de objetos

Este modelo es una versión ajustada de microsoft/conditional-detr-resnet-50 en un conjunto de datos desconocido. Logra los siguientes resultados en el conjunto de evaluación: Pérdida: 2.7389

Como usar

A continuación, se enumeran los hiperparámetros utilizados durante el entrenamiento:
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: lineal
num_epochs: 100
mixed_precision_training: AMP Nativo

Funcionalidades

Detección de objetos
Transformadores
Compatibilidad con TensorBoard
Uso de Safetensors
Formato de entrenamiento condicional

Casos de uso

Detección de tumores en el cerebro en imágenes de resonancia magnética
Aplicaciones médicas donde la identificación de objetos es crucial
Análisis automatizado de imágenes médicas