yolos-tiny-CD45RB-1000

polejowska

Detección de objetos

Este modelo es una versión ajustada de hustvl/yolos-tiny en el conjunto de datos None. Es un modelo de detección de objetos utilizando Transformers en PyTorch. Se generó a partir de un 'Trainer' y tiene puntos finales de inferencia. El modelo alcanza una pérdida de 2.6317 en el conjunto de evaluación.

Como usar

Hiperparámetros de entrenamiento
learning_rate: 0.0001
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: 15

Resultados del entrenamiento
Pérdida: 2.6317

Versiones del framework
Transformers 4.26.1
Pytorch 1.13.1+cu116
Datasets 2.10.0
Tokenizers 0.13.2

Resultados de la validación
3.4965
1.0
94
2.7799

3.4526
2.0
188
2.7380

3.4012
3.0
282
2.6721

3.2776
4.0
376
2.6651

3.2164
5.0
470
2.6555

3.2701
6.0
564
2.6489

3.1847
7.0
658
2.6993

3.0959
8.0
752
2.6364

3.0506
9.0
846
2.6464

3.0497
10.0
940
2.6304

3.0767
11.0
1034
2.6344

3.0397
12.0
1128
2.6142

2.982
13.0
1222
2.6787

2.883
14.0
1316
2.6492

2.8978
15.0
1410
2.6317

Funcionalidades

Transformers
PyTorch
TensorBoard
Generado a partir de Trainer
Puntos finales de inferencia

Casos de uso

Detección de objetos
Seguimiento de objetos en tiempo real
Analítica de videos
Automatización de procesos visuales