detr-r50-cd45rb-8ah-4l-corrected

polejowska

Detección de objetos

Este modelo es una versión ajustada de facebook/detr-resnet-50 en el conjunto de datos cd45rb. Alcanzó los siguientes resultados en el conjunto de evaluación: Pérdida: 1.8325.

Como usar

El modelo fue entrenado usando los siguientes hiperparámetros:
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 Nativo

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

3.0619
1.0
4606
2.1934

2.6954
2.0
9212
2.0490

2.5695
3.0
13818
1.9843

2.518
4.0
18424
1.9648

2.4652
5.0
23030
1.9354

2.4235
6.0
27636
1.9127

2.3947
7.0
32242
1.8715

2.369
8.0
36848
1.8564

2.3542
9.0
41454
1.8511

2.3407
10.0
46060
1.8325

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

Casos de uso

Detección automática de objetos en imágenes
Aplicaciones que requieren reconocimiento de objetos
Integración en sistemas de visión por computadora