thuha/detr-resnet-50-hardhat-finetuned
thuha
Detección de objetos
Detección de objetos utilizando Transformers. Este modelo ha sido ajustado específicamente para la detección de cascos de seguridad. El modelo está basado en la arquitectura ResNet-50 y utiliza Transformers para realizar detecciones precisas.
Como usar
# Uso del modelo en código
from transformers import DetrImageProcessor, DetrForObjectDetection
import torch
from PIL import Image
import requests
# Cargar modelo y procesador
model_name = 'thuha/detr-resnet-50-hardhat-finetuned'
processor = DetrImageProcessor.from_pretrained(model_name)
model = DetrForObjectDetection.from_pretrained(model_name)
# Cargar imagen
url = 'URL_DE_LA_IMAGEN'
image = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw)
# Preparar imagen
inputs = processor(images=image, return_tensors='pt')
# Realizar inferencia
outputs = model(**inputs)
print(outputs.logits, outputs.pred_boxes)
Funcionalidades
- Detección de objetos
- Transformers
- TensorBoard
- Modelo pre-entrenado
- Compatible con Safetensors
Casos de uso
- Detección de cascos de seguridad en sitios de construcción
- Monitoreo de seguridad en tiempo real
- Automatización de la inspección de equipos de protección