detr-resnet-50-finetuned-real-boat-dataset
wennnny
Detección de objetos
Este modelo es una versión afinada de zhuchi76/detr-resnet-50-finetuned-boat-dataset en el conjunto de datos boat_dataset. Este modelo utiliza una arquitectura de Transformadores para la detección de objetos.
Como usar
Este modelo se puede utilizar para la detección de barcos en imágenes. Los hiperparámetros utilizados durante el entrenamiento fueron:
- learning_rate: 1e-05
- train_batch_size: 4
- eval_batch_size: 8
- seed: 42
- optimizador: Adam con betas=(0.9,0.999) y epsilon=1e-08
- tipo de lr_scheduler: linear
- num_epochs: 1
- entrenamiento con precisión mixta: Native AMP
Se entrenó utilizando las siguientes versiones de frameworks:
- Transformers 4.39.2
- Pytorch 2.3.0+cu121
- Datasets 2.18.0
- Tokenizers 0.15.2
Funcionalidades
- Detección de objetos
- Transformers
- Compatibilidad con el formato Safetensors
Casos de uso
- Detección de barcos en imágenes
- Vigilancia marítima
- Identificación de embarcaciones en aplicaciones de navegación