DETR-BASE_Marine

TuningAI

Detección de objetos

El DETR-BASE_Marine Detector Aéreo Marítimo es un modelo de aprendizaje profundo basado en la arquitectura DETR con una columna vertebral ResNet-50. Ha sido afinado en el 'Conjunto de Imágenes Aéreas Marítimas,' que comprende 74 fotografías aéreas capturadas con un dron Mavic Air 2. El modelo está diseñado para tareas de detección de objetos en entornos marítimos y puede identificar y localizar varios objetos como muelles, botes, elevadores, motos de agua y autos en imágenes aéreas.

Como usar

from transformers import DetrImageProcessor, DetrForObjectDetection
import torch
from PIL import Image

img_path = ""
image = Image.open(img_path)

extractor = AutoFeatureExtractor.from_pretrained("TuningAI/DETR-BASE_Marine")
model = AutoModelForObjectDetection.from_pretrained("TuningAI/DETR-BASE_Marine")

inputs = processor(images=image, return_tensors="pt")
outputs = model(**inputs)

# convert outputs (bounding boxes and class logits) to COCO API
# let's only keep detections with score > 0.9
target_sizes = torch.tensor([image.size[::-1]])
results = processor.post_process_object_detection(outputs, target_sizes=target_sizes, threshold=0.9)[0]

for score, label, box in zip(results["scores"], results["labels"], results["boxes"]):
    box = [round(i, 2) for i in box.tolist()]
    print(
        f"Detected {model.config.id2label[label.item()]} with confidence "
        f"{round(score.item(), 3)} at location {box}"
    )

Funcionalidades

Detección de objetos multi-clase.
Clases de objetos: Muelles, Botes, Elevadores, Motos de Agua, Autos.
Rendimiento robusto en escenarios aéreos y marítimos.

Casos de uso

Conteo de botes: Contar el número de botes en cuerpos de agua, como lagos, usando imágenes de drones.
Detección de elevadores de botes: Identificar la presencia de elevadores de botes en la orilla mediante vigilancia aérea.
Detección de autos: Detectar y localizar autos en regiones marítimas usando drones UAV.
Evaluación de habitabilidad: Determinar el nivel de habitabilidad alrededor de lagos y cuerpos de agua basándose en los objetos detectados.
Monitoreo de propiedades: Identificar si hay visitantes o actividades en casas del lago o propiedades utilizando vigilancia con drones.
Prueba de concepto: Mostrar el potencial de las imágenes UAV para proyectos marítimos y tareas de detección de objetos.