detr-r50-cd45rb-all-16ah

polejowska

Detección de objetos

Este modelo es una versión afinada de facebook/detr-resnet-50 en el conjunto de datos cd45rb. Alcanza los siguientes resultados en el conjunto de evaluación: Pérdida: 1.6073.

Como usar

Los siguientes hiperparámetros se utilizaron durante el entrenamiento:
- learning_rate: 1e-05
- train_batch_size: 8
- eval_batch_size: 8
- seed: 42
- optimizador: Adam con betas=(0.9,0.999) y epsilon=1e-08
- lr_scheduler_type: linear
- num_epochs: 20
- mixed_precision_training: Native AMP

Resultados del entrenamiento:

| Epoca | Paso  | Pérdida de validación |
|-------|-------|-------------------------|
| 1.0   | 2303  | 1.8529                  |
| 2.0   | 4606  | 1.7870                  |
| 3.0   | 6909  | 1.7361                  |
| 4.0   | 9212  | 1.7355                  |
| 5.0   | 11515 | 1.7197                  |
| 6.0   | 13818 | 1.6910                  |
| 7.0   | 16121 | 1.7068                  |
| 8.0   | 18424 | 1.6706                  |
| 9.0   | 20727 | 1.6655                  |
| 10.0  | 23030 | 1.6604                  |
| 11.0  | 25333 | 1.6595                  |
| 12.0  | 27636 | 1.6804                  |
| 13.0  | 29939 | 1.6361                  |
| 14.0  | 32242 | 1.6457                  |
| 15.0  | 34545 | 1.6221                  |
| 16.0  | 36848 | 1.6137                  |
| 17.0  | 39151 | 1.6114                  |
| 18.0  | 41454 | 1.6085                  |
| 19.0  | 43757 | 1.6076                  |
| 20.0  | 46060 | 1.6073                  |

Versiones de framework:

- Transformers 4.28.0
- PyTorch 2.0.1
- Datasets 2.12.0
- Tokenizers 0.13.3

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Funcionalidades

Detección de objetos
Transformadores
Entrenado con PyTorch
Generado a partir de Trainer

Casos de uso

Detección de objetos en conjunto de datos específicos
Optimización para tareas de visión computacional
Aplicaciones en sistemas de seguridad y vigilancia