detr-resnet-101-finetuned-pedestrain
roupenminassian
Detección de objetos
Este modelo es una versión ajustada de facebook/detr-resnet-101 en un dataset desconocido. Es un modelo de detección de objetos basado en transformers y entrenado con PyTorch.
Como usar
Uso de hiperparámetros de entrenamiento:
learning_rate: 1e-05
train_batch_size: 1
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
Versiones de frameworks:
Transformers 4.34.1
Pytorch 2.1.0+cu118
Datasets 2.14.6
Tokenizers 0.14.1
API de Inferencia de Detección de Objetos: Este modelo aún no tiene suficiente actividad para ser desplegado en la API de Inferencia (sin servidor).
Funcionalidades
- Detección de objetos
- Utiliza transformadores
- Entrenado con PyTorch
- Generado a partir de Trainer
Casos de uso
- Detección de peatones
- Mejorar la seguridad en vehículos autónomos
- Monitoreo de multitudes para eventos