detr-r50-cd45rb-4ah-6l

polejowska

Detección de objetos

Este modelo es una versión afinada de facebook/detr-resnet-50 en el conjunto de datos cd45rb. Logra los siguientes resultados en el conjunto de evaluación: Pérdida: 1.6890. Más información necesaria.

Como usar

El siguiente conjunto de hiperparámetros se utilizó 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: linear
num_epochs: 10
mixed_precision_training: AMP Nativa

Resultados del entrenamiento:
Pérdida de Entrenamiento
Época
Paso
Pérdida de Validación

2.7454   | 1.0 | 4606  | 2.0001
2.4366   | 2.0 | 9212  | 1.8949
2.3351   | 3.0 | 13818 | 1.8286
2.2927   | 4.0 | 18424 | 1.7941
2.2604   | 5.0 | 23030 | 1.7917
2.2195   | 6.0 | 27636 | 1.7718
2.1933   | 7.0 | 32242 | 1.7203
2.1642   | 8.0 | 36848 | 1.7172
2.1453   | 9.0 | 41454 | 1.6982
2.1342   | 10.0 | 46060 | 1.6890

Versiones del framework:
Transformers 4.28.0
Pytorch 2.0.1
Datasets 2.12.0
Tokenizers 0.13.3

Funcionalidades

Detección de objetos
Transformers
PyTorch
Generado a partir de Trainer
Puntos de Inferencia

Casos de uso

Detección de objetos en imágenes
Análisis de datos visuales
Automatización de tareas de visión por computadora