detr-r50-cd45rb-all-1ah

polejowska

Detección de objetos

Este modelo es una versión afinada de facebook/detr-resnet-50 en el conjunto de datos cd45rb. Este modelo se utiliza para la detección de objetos utilizando Transformers y PyTorch. Alcanzó una pérdida de 1.6472 en el conjunto de evaluación.

Como usar

Los siguientes hiperparámetros se utilizaron durante el entrenamiento:
Learning rate: 1e-05
Train batch size: 8
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: Native AMP

Resultados de entrenamiento:
+-----------+-------+---------+----------------+
| Training Loss | Epoch | Step | Validation Loss |
+-----------+-------+---------+----------------+
| 2.4098    | 1.0   | 2303    |  1.8950        |
| 2.1885    | 2.0   | 4606    |  1.8041        |
| 2.1283    | 3.0   | 6909    |  1.7426        |
| 2.0899    | 4.0   | 9212    |  1.7135        |
| 2.0724    | 5.0   | 11515   |  1.6893        |
| 2.0495    | 6.0   | 13818   |  1.6910        |
| 2.0379    | 7.0   | 16121   |  1.6886        |
| 2.0203    | 8.0   | 18424   |  1.6616        |
| 2.0067    | 9.0   | 20727   |  1.6534        |
| 1.9953    | 10.0  | 23030   |  1.6472        |
+-----------+-------+---------+----------------+

Versiones de 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 de objetos en imágenes.
Clasificación de elementos dentro de una imagen.